CHANGE DETECTION SOFTWARE USING SELF-ORGANIZING FEATURE MAPS

نویسندگان
چکیده

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

using game theory techniques in self-organizing maps training

شبکه خود سازمانده پرکاربردترین شبکه عصبی برای انجام خوشه بندی و کوانتیزه نمودن برداری است. از زمان معرفی این شبکه تاکنون، از این روش در مسائل مختلف در حوزه های گوناگون استفاده و توسعه ها و بهبودهای متعددی برای آن ارائه شده است. شبکه خودسازمانده از تعدادی سلول برای تخمین تابع توزیع الگوهای ورودی در فضای چندبعدی استفاده می کند. احتمال وجود سلول مرده مشکلی اساسی در الگوریتم شبکه خودسازمانده به حسا...

Unsupervised Feature Learning using Self-organizing Maps

In recent years a great amount of research has focused on algorithms that learn features from unlabeled data. In this work we propose a model based on the Self-Organizing Map (SOM) neural network to learn features useful for the problem of automatic natural images classification. In particular we use the SOM model to learn single-layer features from the extremely challenging CIFAR-10 dataset, c...

متن کامل

Novelty detection using Self-Organizing Maps

Failure detection in process monitoring involves a classiica-tion mainly on the basis of data from normal operation. When a Self-Organizing Map is used for the description of normal system behaviour, a compatibility measure is needed for declaring a map and a dataset as matching. We propose a novel variant of one such measure and investigate usefulness of consisting and novel measures both with...

متن کامل

Dynamic Intrusion Detection Using Self-Organizing Maps

A system is described for applying hierarchical unsupervised neural networks (self organizing feature maps) to the intruder detection problem. Specific emphasis is given to the representation of time and the incremental development of a hierarchy. Preliminary results are given for the DARPA 1998 Intrusion Detection Problem.

متن کامل

Intrusion Detection Using Emergent Self-organizing Maps

In this paper, we analyze the potential of using Emergent SelfOrganizing Maps (ESOMs) based on Kohonen Self –Organizing maps in order to detect intrusive behaviours. The proposed approach combines machine learning and information visualization techniques to analyze network traffic and is based on classifying “normal” versus “abnormal” traffic. The results are promising as they show the ability ...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Revista Brasileira de Geofísica

سال: 2012

ISSN: 1809-4511,0102-261X

DOI: 10.22564/rbgf.v30i4.237