Perception des menaces aériennes à l'aide de l'exploration de données

Ce livre pr廥ente un cadre de conception bas?sur une architecture 憝olutive centralis嶪 pour une perception efficace des menaces a廨iennes simul嶪s. Dans ce cadre, des techniques d'exploration de donn嶪s et de classification de mod鋩es sont incorpor嶪s. Cet article se concentre sur la pr嶮iction efficace en s'appuyant sur la base de connaissances et en trouvant des mod鋩es pour construire les arbres de d嶰ision. Ce cadre est con蓰 de mani鋨e flexible pour s'int嶲rer de mani鋨e transparente ?d'autres applications. Les r廥ultats montrent l'efficacit?des algorithmes s幨ectionn廥 et sugg鋨ent que davantage de param鋈res sont incorpor廥 pour la prise de d嶰ision pour les menaces a廨iennes; le meilleur est notre niveau de confiance sur les r廥ultats. Pour approfondir la pr嶮iction pr嶰ise des cibles, nous devons prendre des d嶰isions sur plusieurs facteurs. Plusieurs techniques utilis嶪s ensemble aident ?trouver la classification pr嶰ise des menaces et ?am幨iorer la confiance dans nos r廥ultats.