Littérature scientifique sur le sujet « Hybrid data mining »
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Articles de revues sur le sujet "Hybrid data mining"
Ambulkar, Bhagyashree, et Prof Gunjan Agre. « Data Mining Over Encrypted Data of Database Client Engine Using Hybrid Classification Approach ». International Journal of Innovative Research in Computer Science & ; Technology 5, no 3 (31 mai 2017) : 291–94. http://dx.doi.org/10.21276/ijircst.2017.5.3.7.
Texte intégralElankavi, R., R. Kalaiprasath et R. Udayakumar. « DATA MINING WITH BIG DATA REVOLUTION HYBRID ». International Journal on Smart Sensing and Intelligent Systems 10, no 4 (2017) : 560–73. http://dx.doi.org/10.21307/ijssis-2017-270.
Texte intégralLakshmi Devasena, C., et M. Hemalatha. « A Hybrid Image Mining Technique using LIMbased Data Mining Algorithm ». International Journal of Computer Applications 25, no 2 (31 juillet 2011) : 1–5. http://dx.doi.org/10.5120/3007-4056.
Texte intégralShadroo, Shabnam, Mohsen Yoosefi Nejad, Samira Tavanaiee Yosefian, Morteza Naserbakht et Mehdi Hosseinzadeh. « Proposing Two Hybrid Data Mining Models for Discovering Students' Mental Health Problems ». Acta Informatica Pragensia 10, no 1 (30 juin 2021) : 85–107. http://dx.doi.org/10.18267/j.aip.148.
Texte intégralAzad, Chandrashekhar. « Data Mining based Hybrid Intrusion Detection System ». Indian Journal of Science and Technology 7, no 6 (20 juin 2014) : 781–89. http://dx.doi.org/10.17485/ijst/2014/v7i6.19.
Texte intégralSharma, Monica, et Rajdeep Kaur. « Data Mining in Healthcare using Hybrid Approach ». International Journal of Computer Applications 128, no 4 (15 octobre 2015) : 49–53. http://dx.doi.org/10.5120/ijca2015906539.
Texte intégralAbidi, Balkis, Sadok Ben Yahia et Charith Perera. « Hybrid microaggregation for privacy preserving data mining ». Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing 11, no 1 (26 novembre 2018) : 23–38. http://dx.doi.org/10.1007/s12652-018-1122-7.
Texte intégralLee, Zne-Jung, Chou-Yuan Lee, So-Tsung Chou, Wei-Ping Ma, Fulan Ye et Zhen Chen. « A hybrid system for imbalanced data mining ». Microsystem Technologies 26, no 9 (8 août 2019) : 3043–47. http://dx.doi.org/10.1007/s00542-019-04566-1.
Texte intégralPanda, Mrutyunjaya, et Ajith Abraham. « Hybrid evolutionary algorithms for classification data mining ». Neural Computing and Applications 26, no 3 (10 août 2014) : 507–23. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-014-1673-2.
Texte intégralHarrag, Fouzi, et Ali Alshehri. « Applying Data Mining in Surveillance ». International Journal of Distributed Systems and Technologies 14, no 1 (10 février 2023) : 1–24. http://dx.doi.org/10.4018/ijdst.317930.
Texte intégralThèses sur le sujet "Hybrid data mining"
Daglar, Toprak Seda. « A New Hybrid Multi-relational Data Mining Technique ». Master's thesis, METU, 2005. http://etd.lib.metu.edu.tr/upload/12606150/index.pdf.
Texte intégralSeetan, Raed. « A Data Mining Approach to Radiation Hybrid Mapping ». Diss., North Dakota State University, 2014. https://hdl.handle.net/10365/27315.
Texte intégralZall, Davood. « Visual Data Mining : An Approach to Hybrid 3D Visualization ». Thesis, Högskolan i Borås, Institutionen Handels- och IT-högskolan, 2012. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:hb:diva-16601.
Texte intégralProgram: Magisterutbildning i informatik
Yang, Pengyi. « Ensemble methods and hybrid algorithms for computational and systems biology ». Thesis, The University of Sydney, 2012. https://hdl.handle.net/2123/28979.
Texte intégralTheobald, Claire. « Bayesian Deep Learning for Mining and Analyzing Astronomical Data ». Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2023. http://www.theses.fr/2023LORR0081.
Texte intégralIn this thesis, we address the issue of trust in deep learning predictive systems in two complementary research directions. The first line of research focuses on the ability of AI to estimate its level of uncertainty in its decision-making as accurately as possible. The second line, on the other hand, focuses on the explainability of these systems, that is, their ability to convince human users of the soundness of their predictions.The problem of estimating the uncertainties is addressed from the perspective of Bayesian Deep Learning. Bayesian Neural Networks assume a probability distribution over their parameters, which allows them to estimate different types of uncertainties. First, aleatoric uncertainty which is related to the data, but also epistemic uncertainty which quantifies the lack of knowledge the model has on the data distribution. More specifically, this thesis proposes a Bayesian neural network can estimate these uncertainties in the context of a multivariate regression task. This model is applied to the regression of complex ellipticities on galaxy images as part of the ANR project "AstroDeep''. These images can be corrupted by different sources of perturbation and noise which can be reliably estimated by the different uncertainties. The exploitation of these uncertainties is then extended to galaxy mapping and then to "coaching'' the Bayesian neural network. This last technique consists of generating increasingly complex data during the model's training process to improve its performance.On the other hand, the problem of explainability is approached from the perspective of counterfactual explanations. These explanations consist of identifying what changes to the input parameters would have led to a different prediction. Our contribution in this field is based on the generation of counterfactual explanations relying on a variational autoencoder (VAE) and an ensemble of predictors trained on the latent space generated by the VAE. This method is particularly adapted to high-dimensional data, such as images. In this case, they are referred as counterfactual visual explanations. By exploiting both the latent space and the ensemble of classifiers, we can efficiently produce visual counterfactual explanations that reach a higher degree of realism than several state-of-the-art methods
Cheng, Xueqi. « Exploring Hybrid Dynamic and Static Techniques for Software Verification ». Diss., Virginia Tech, 2010. http://hdl.handle.net/10919/26216.
Texte intégralPh. D.
Viademonte, da Rosa Sérgio I. (Sérgio Ivan) 1964. « A hybrid model for intelligent decision support : combining data mining and artificial neural networks ». Monash University, School of Information Management and Systems, 2004. http://arrow.monash.edu.au/hdl/1959.1/5159.
Texte intégralpande, anurag. « ESTIMATION OF HYBRID MODELS FOR REAL-TIME CRASH RISK ASSESSMENT ON FREEWAYS ». Doctoral diss., University of Central Florida, 2005. http://digital.library.ucf.edu/cdm/ref/collection/ETD/id/3016.
Texte intégralPh.D.
Department of Civil and Environmental Engineering
Engineering and Computer Science
Civil Engineering
Sainani, Varsha. « Hybrid Layered Intrusion Detection System ». Scholarly Repository, 2009. http://scholarlyrepository.miami.edu/oa_theses/44.
Texte intégralZhang, Jiapu. « Derivative-free hybrid methods in global optimization and their applications ». Thesis, University of Ballarat, 2005. http://researchonline.federation.edu.au/vital/access/HandleResolver/1959.17/34054.
Texte intégralDoctor of Philosophy
Livres sur le sujet "Hybrid data mining"
Evgenii, Vityaev, dir. Data mining in finance : Advances in relational and hybrid methods. Boston : Kluwer Academic, 2000.
Trouver le texte intégralBergmeir, Philipp. Enhanced Machine Learning and Data Mining Methods for Analysing Large Hybrid Electric Vehicle Fleets based on Load Spectrum Data. Wiesbaden : Springer Fachmedien Wiesbaden, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-20367-2.
Texte intégralDaniel, Howard, Ślęzak Dominik, Hong You Sik et SpringerLink (Online service), dir. Convergence and Hybrid Information Technology : 6th International Conference, ICHIT 2012, Daejeon, Korea, August 23-25, 2012. Proceedings. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012.
Trouver le texte intégralSifeng, Liu, et Lin Yi 1959-, dir. Hybrid rough sets and applications in uncertain decision-making. Boca Raton : Auerbach Publications, 2010.
Trouver le texte intégralLee, Geuk. Convergence and Hybrid Information Technology : 6th International Conference, ICHIT 2012, Daejeon, Korea, August 23-25, 2012. Proceedings. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012.
Trouver le texte intégralDaniel, Howard, Kim Haeng-kon, Kim Tai-hoon, Ko Il-seok, Lee Geuk, Ślęzak Dominik, Sloot Peter 1956- et SpringerLink (Online service), dir. Advances in Hybrid Information Technology : First International Conference, ICHIT 2006, Jeju Island, Korea, November 9-11, 2006, Revised Selected Papers. Berlin, Heidelberg : Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2007.
Trouver le texte intégralEmilio, Corchado, Abraham Ajith 1968- et Pedrycz Witold 1953-, dir. Hybrid artificial intelligence systems : Third international workshop, HAIS 2008, Burgos, Spain, September 24-26, 2008 : proceedings. Berlin : Springer, 2008.
Trouver le texte intégralDaniel, Howard, Ślęzak Dominik et SpringerLink (Online service), dir. Convergence and Hybrid Information Technology : 5th International Conference, ICHIT 2011, Daejeon, Korea, September 22-24, 2011. Proceedings. Berlin, Heidelberg : Springer-Verlag GmbH Berlin Heidelberg, 2011.
Trouver le texte intégralLee, Geuk. Convergence and Hybrid Information Technology : 5th International Conference, ICHIT 2011, Daejeon, Korea, September 22-24, 2011. Proceedings. Berlin, Heidelberg : Springer-Verlag GmbH Berlin Heidelberg, 2011.
Trouver le texte intégralDavid, Hutchison. Hybrid Artificial Intelligence Systems : 4th International Conference, HAIS 2009, Salamanca, Spain, June 10-12, 2009. Proceedings. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2009.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Hybrid data mining"
Dani, Virendra, Priyanka Kokate, Surbhi Kushwah et Swapnil Waghela. « Privacy Preserving Data Mining Technique to Secure Distributed Client Data ». Dans Hybrid Intelligent Systems, 565–74. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-96305-7_52.
Texte intégralDu, Mingjing, et Shifei Ding. « L-DP : A Hybrid Density Peaks Clustering Method ». Dans Data Mining and Big Data, 74–80. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-61845-6_8.
Texte intégralSonawani, Shilpa, et Amrita Mishra. « DHPTID-HYBRID Algorithm : A Hybrid Algorithm for Association Rule Mining ». Dans Advanced Data Mining and Applications, 149–60. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-17316-5_14.
Texte intégralMucherino, A., et L. Liberti. « A VNS-Based Heuristic for Feature Selection in Data Mining ». Dans Hybrid Metaheuristics, 353–68. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-30671-6_13.
Texte intégralSmith-Miles, Kate, Brendan Wreford, Leo Lopes et Nur Insani. « Predicting Metaheuristic Performance on Graph Coloring Problems Using Data Mining ». Dans Hybrid Metaheuristics, 417–32. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-30671-6_16.
Texte intégralLi, Kan, Wensi Mu, Yong Luan et Shaohua An. « A Hybrid-Sorting Semantic Matching Method ». Dans Advanced Data Mining and Applications, 404–13. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-53917-6_36.
Texte intégralShafiq, Sobia, Wasi Haider Butt et Usman Qamar. « Attack Type Prediction Using Hybrid Classifier ». Dans Advanced Data Mining and Applications, 488–98. Cham : Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-14717-8_38.
Texte intégralCecotti, Hubert, et Abdel Belaïd. « Hybrid OCR Combination for Ancient Documents ». Dans Pattern Recognition and Data Mining, 646–53. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/11551188_71.
Texte intégralLee, Jae Sik, et Jin Chun Lee. « Customer Churn Prediction by Hybrid Model ». Dans Advanced Data Mining and Applications, 959–66. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/11811305_104.
Texte intégralRakotomalala, Ricco, Faouzi Mhamdi et Mourad Elloumi. « Hybrid Feature Ranking for Proteins Classification ». Dans Advanced Data Mining and Applications, 610–17. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/11527503_72.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Hybrid data mining"
Grzymala-Busse, J. W., Z. S. Hippe, T. Mroczek, E. Roj et B. Skowronski. « Data mining experiments on hop processing data ». Dans Fifth International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS'05). IEEE, 2005. http://dx.doi.org/10.1109/ichis.2005.32.
Texte intégralTiwari, Anil Kumar, G. Ramakrishna, Lokesh Kumar Sharma et Sunil Kumar Kashyap. « Neural Network and Genetic Algorithm based Hybrid Data Mining Algorithm (Hybrid Data Mining Algorithm) ». Dans 2019 International Conference on Computing, Communication, and Intelligent Systems (ICCCIS). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/icccis48478.2019.8974485.
Texte intégralChung, Sheng-Hao, Wei-Han Chang et Kawuu W. Lin. « A data mining algorithm for mining region-aware cyclic patterns ». Dans 2011 11th International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS 2011). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/his.2011.6122195.
Texte intégralHambaba, M. L. « Intelligent hybrid system for data mining ». Dans IEEE/IAFE 1996 Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering (CIFEr). IEEE, 1996. http://dx.doi.org/10.1109/cifer.1996.501832.
Texte intégralSuraj, Z., et Delimata. « Data Mining Exploration System for Feature Selection Tasks ». Dans 2006 International Conference on Hybrid Information Technology. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/ichit.2006.253500.
Texte intégralHadzic, F., H. Tan, T. S. Dillon et E. Chang. « Implications of frequent subtree mining using hybrid support definition ». Dans DATA MINING & INFORMATION ENGINEERING 2007. Southampton, UK : WIT Press, 2007. http://dx.doi.org/10.2495/data070021.
Texte intégralXydas, S., A. S. Hassan, C. E. Marmaras, N. Jenkins et L. M. Cipcigan. « Electric Vehicle Load Forecasting using Data Mining Methods ». Dans Hybrid and Electric Vehicles Conference 2013 (HEVC 2013). Institution of Engineering and Technology, 2013. http://dx.doi.org/10.1049/cp.2013.1914.
Texte intégralChen, Chunying, Xiongwei Zhou et Jianzhong Zhang. « Web Data Mining System Based on Web Services ». Dans 2009 Ninth International Conference on Hybrid Intelligent Systems. IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/his.2009.258.
Texte intégralPutri, Awalia W., et Laksmiwati Hira. « Hybrid transformation in privacy-preserving data mining ». Dans 2016 International Conference on Data and Software Engineering (ICoDSE). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/icodse.2016.7936114.
Texte intégralBellary, Jyothi, Bhargavi Peyakunta et Sekhar Konetigari. « Hybrid Machine Learning Approach in Data Mining ». Dans 2010 Second International Conference on Machine Learning and Computing. IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/icmlc.2010.57.
Texte intégral