Perception des menaces ariennes l'aide de l'exploration de donnes

Ce livre prsente un cadre de conception bas sur une architecture volutive centralise pour une perception efficace des menaces ariennes simules. Dans ce cadre, des techniques d'exploration de donnes et de classification de modles sont incorpores. Cet article se concentre sur la prdiction efficace en s'appuyant sur la base de connaissances et en trouvant des modles pour construire les arbres de dcision. Ce cadre est conu de manire flexible pour s'intgrer de manire transparente d'autres applications. Les rsultats montrent l'efficacit des algorithmes slectionns et suggrent que davantage de paramtres sont incorpors pour la prise de dcision pour les menaces ariennes; le meilleur est notre niveau de confiance sur les rsultats. Pour approfondir la prdiction prcise des cibles, nous devons prendre des dcisions sur plusieurs facteurs. Plusieurs techniques utilises ensemble aident trouver la classification prcise des menaces et amliorer la confiance dans nos rsultats.