Frequent Pattern (FP) Mining ist eine bedeutende und gut erforschte Technik des Data Mining. Es wird verwendet, um interessante Muster aus großen Datenbanken zu extrahieren, indem Assoziationsregeln, Klassifizierungsregeln, Korrelationsregeln, Clustering-Regeln und sequentielle Regeln angewendet werden. Viele Forscher haben sich in den letzten Jahren stark auf FP-Mining konzentriert. Dieses Buch berichtet über neuartige Algorithmen zur Lösung von FP-Mining-Problemen. Es wird auch ein Vergleich bestehender Algorithmen und ihrer hybriden Version für sich ständig ändernde Datenbanken...

Nonlinear systems might have more than one stable operating points and the linearization of such systems are referred as piecewise linear systems. The process parameters of the nonlinear system would vary with the operating conditions, which require different controller parameters for various operating points. The objective of this research work is to develop a single controller having the knowledge to address the complication of using PID controllers that are tuned for different operating points and to develop a suitable controller which should have an adaptive knowledge to function in all...

The main contribution of this work is to improve the security of the system and efficiently detect the intruder attack in the cloud environment. It also concentrates on the resource allocation process, which reduces the execution time of the packets with improving the service rate of packets. The false alarm rate and detection rate of the proposed system are improved when compared to the existing traditional intrusion detection approaches.To sum up, the research process provides an efficient intrusion detection and prevention system for solving intruder attacks and security problems....

L'extraction de motifs fréquents (FP) est une technique importante et bien documentée d'exploration de données. Elle est utilisée pour extraire des modèles intéressants de grandes bases de données en appliquant des règles d'association, des règles de classification, des règles de corrélation, des règles de regroupement et des règles séquentielles. De nombreux chercheurs se sont concentrés sur l'exploration de données au cours des dernières années. Ce livre présente de nouveaux algorithmes pour résoudre les problèmes d'extraction de FP. Une comparaison des algorithmes...

Moving object detection and segmentation is important for traffic surveillance and object recognition in security surveillance. Moving object detection in dynamic environment video is more complex than the static environment videos. This proposed methodology consists of background subtraction and classification modules. The absolute difference image is constructed in the background subtraction module. The features are extracted from this difference image and these extracted features are trained and classified using ANFIS classification module. The moving object detection for video...

La principale contribution de ce travail est d'améliorer la sécurité du système et de détecter efficacement les attaques d'intrus dans l'environnement en nuage. Il se concentre également sur le processus d'allocation des ressources qui réduit le temps d'exécution des paquets tout en améliorant le taux de service des paquets. Le taux de fausses alarmes et le taux de détection du système proposé sont améliorés par rapport aux approches traditionnelles existantes de détection des intrusions.En résumé, le processus de recherche fournit un système efficace de détection et de...