Techniques d'estimation intelligente pour gérer les situations inattendues

Les syst mes actifs sont essentiels pour g rer les v nements dynamiques dans divers domaines, y compris les processus d'entreprise. Le premier travail introduit une m thode intelligente utilisant le codage des entiers pour le pr traitement des journaux, l'optimisation Bat pour la s lection des caract ristiques et les r seaux neuronaux convolutionnels profonds pour la d tection des v nements anormaux, bien que les r seaux neuronaux convolutionnels manquent de coh rence spatiale. Pour rem dier ce probl me, le deuxi me travail met en oeuvre l'extraction de r gles d'association bas e sur Eclat (EARM) pour d tecter et hi rarchiser les v nements anormaux, mais il g n re des ensembles de candidats excessifs et n cessite une analyse approfondie de la base de donn es. Le troisi me travail am liore la pr diction des incidents dans les syst mes a rospatiaux en int grant l'optimisation de la migration des animaux (AMO) l'exploration des r gles d'association (ARM), o Apriori g n re des r gles d'association et AMO les affine en liminant les r gles faible utilit . Le codage une chaleur est appliqu pour la conversion num rique, ce qui garantit une d rivation efficace des v nements. Cette approche structur e optimise l'efficacit des calculs tout en am liorant la pr cision de la d tection des v nements et leur hi rarchisation.