Wahrnehmung von Bedrohungen aus der Luft mithilfe von Data Mining

Dieses Buch prsentiert ein Design-Framework, das auf einer zentral skalierbaren Architektur fr eine effektive simulierte Wahrnehmung von Bedrohungen aus der Luft basiert. In diesem Rahmen werden Data Mining- und Musterklassifizierungstechniken integriert. Dieses Papier konzentriert sich auf effektive Vorhersagen, indem es sich auf die Wissensbasis sttzt und Muster fr die Erstellung der Entscheidungsbume findet. Dieses Framework ist flexibel konzipiert, um sich nahtlos in andere Anwendungen zu integrieren. Die Ergebnisse zeigen die Wirksamkeit ausgewhlter Algorithmen und legen nahe, dass mehr Parameter fr die Entscheidungsfindung bei Bedrohungen aus der Luft bercksichtigt werden. desto besser ist unser Vertrauen in die Ergebnisse. Um eine genaue Zielvorhersage zu erhalten, mssen wir Entscheidungen ber mehrere Faktoren treffen. Mehrere Techniken zusammen helfen dabei, die genaue Bedrohungsklassifizierung zu finden und das Vertrauen in unsere Ergebnisse zu verbessern.