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Red Neuronal Artificial para la Evaluación de la Seguridad de Bases de Datos / Nelson Ubaldo Quispe Mamani / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Maestría en Informática (2004)

Público ISBD Vista personalizada Título : Red Neuronal Artificial para la Evaluación de la Seguridad de Bases de Datos Tipo de documento: texto impreso Autores: Nelson Ubaldo Quispe Mamani, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Maestría en Informática Fecha de publicación: 2004 Número de páginas: 96 p. Il.: diagrs.; gráf.; ils.; tbls. Dimensiones: 30 cm. Nota general: Para Optar el Grado Académico Magister Scientiae en Informática Idioma : Español (spa) Clasificación: [Agneaux] Ciencia de la computación Clasificación: Resumen: "Red neuronal artificial para la Evaluación de la Bases de datos de seguridad" se llevó a cabo en la provincia de San Román, distrito de Juliaca, Puno departamento, será el objeto el desarrollo de una red neuronal para la evaluación de la de seguridad de bases de datos, teniendo en cuenta la disponibilidad, confidencialidad e integridad de datos. Una red neuronal con capas de árboles llena conectado de tipo no recurrente fue diseñado y puesto en práctica, en la fase de aprendizaje el algoritmo de retropropagación ajustado el pesos conexiones entre las capas y para validar el diseño de la estructura definidos, el convergencia de la red neuronal se verificó, la obtención de errores aceptables. El desarrollo de la red neuronal artificial de tipo de retropropagación evaluando la de seguridad de bases de datos y proporcionar un nivel de seguridad datas del Latinoamericano Empresa SA Para llevar a cabo la evaluación se empleó diferentes cuestionarios; Se empleó el modelado del sistema de la metodologia llamada Unified Modeling Language (UML), por lo tanto, se utilizó y la Metodología cicle en vivo de la red neuronal la programación del sistema fue desarrollado en el lenguaje de programación Visual C++ versión 6.0. En resumen, el diseño de la red neuronal asociada las entradas y salidas correctamente, por Se utilizó el aprendizaje de la red 20 casos sobre la seguridad de evaluar, el aprendizaje algoritmo de retropropagación era que ajusta los PESOS entre las capas, la definición de la activaciones lineal y funciones sigmoides; para encontrar los errores medios cuadráticas entre las salidas observadas y esperadas se proporcionan diferentes cantidades de Cicles, la media cuadrática, fundada el error fue inferior al error tolerable máximo, esto hace que la caída de la red en un punto óptimo, finalmente, la red neuronal clasifica los patrones de manera óptima. Nota de contenido: Zona Territorial de Estudio PE: PUNO Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=74584 Red Neuronal Artificial para la Evaluación de la Seguridad de Bases de Datos [texto impreso] / Nelson Ubaldo Quispe Mamani, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Maestría en Informática, 2004 . - 96 p. : diagrs.; gráf.; ils.; tbls. ; 30 cm. Para Optar el Grado Académico Magister Scientiae en Informática Idioma : Español (spa) Clasificación: [Agneaux] Ciencia de la computación Clasificación: Resumen: "Red neuronal artificial para la Evaluación de la Bases de datos de seguridad" se llevó a cabo en la provincia de San Román, distrito de Juliaca, Puno departamento, será el objeto el desarrollo de una red neuronal para la evaluación de la de seguridad de bases de datos, teniendo en cuenta la disponibilidad, confidencialidad e integridad de datos. Una red neuronal con capas de árboles llena conectado de tipo no recurrente fue diseñado y puesto en práctica, en la fase de aprendizaje el algoritmo de retropropagación ajustado el pesos conexiones entre las capas y para validar el diseño de la estructura definidos, el convergencia de la red neuronal se verificó, la obtención de errores aceptables. El desarrollo de la red neuronal artificial de tipo de retropropagación evaluando la de seguridad de bases de datos y proporcionar un nivel de seguridad datas del Latinoamericano Empresa SA Para llevar a cabo la evaluación se empleó diferentes cuestionarios; Se empleó el modelado del sistema de la metodologia llamada Unified Modeling Language (UML), por lo tanto, se utilizó y la Metodología cicle en vivo de la red neuronal la programación del sistema fue desarrollado en el lenguaje de programación Visual C++ versión 6.0. En resumen, el diseño de la red neuronal asociada las entradas y salidas correctamente, por Se utilizó el aprendizaje de la red 20 casos sobre la seguridad de evaluar, el aprendizaje algoritmo de retropropagación era que ajusta los PESOS entre las capas, la definición de la activaciones lineal y funciones sigmoides; para encontrar los errores medios cuadráticas entre las salidas observadas y esperadas se proporcionan diferentes cantidades de Cicles, la media cuadrática, fundada el error fue inferior al error tolerable máximo, esto hace que la caída de la red en un punto óptimo, finalmente, la red neuronal clasifica los patrones de manera óptima. Nota de contenido: Zona Territorial de Estudio PE: PUNO Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=74584 Red Neuronal Artificial para la Evaluación de la Seguridad de Bases de Datos "Red neuronal artificial para la Evaluación de la Bases de datos de seguridad" se llevó a cabo en la provincia de San Román, distrito de Juliaca, Puno departamento, será el objeto el desarrollo de una red neuronal para la evaluación de la de seguridad de bases de datos, teniendo en cuenta la disponibilidad, confidencialidad e integridad de datos. Una red neuronal con capas de árboles llena conectado de tipo no recurrente fue diseñado y puesto en práctica, en la fase de aprendizaje el algoritmo de retropropagación ajustado el pesos conexiones entre las capas y para validar el diseño de la estructura definidos, el convergencia de la red neuronal se verificó, la obtención de errores aceptables. El desarrollo de la red neuronal artificial de tipo de retropropagación evaluando la de seguridad de bases de datos y proporcionar un nivel de seguridad datas del Latinoamericano Empresa SA Para llevar a cabo la evaluación se empleó diferentes cuestionarios; Se empleó el modelado del sistema de la metodologia llamada Unified Modeling Language (UML), por lo tanto, se utilizó y la Metodología cicle en vivo de la red neuronal la programación del sistema fue desarrollado en el lenguaje de programación Visual C++ versión 6.0. En resumen, el diseño de la red neuronal asociada las entradas y salidas correctamente, por Se utilizó el aprendizaje de la red 20 casos sobre la seguridad de evaluar, el aprendizaje algoritmo de retropropagación era que ajusta los PESOS entre las capas, la definición de la activaciones lineal y funciones sigmoides; para encontrar los errores medios cuadráticas entre las salidas observadas y esperadas se proporcionan diferentes cantidades de Cicles, la media cuadrática, fundada el error fue inferior al error tolerable máximo, esto hace que la caída de la red en un punto óptimo, finalmente, la red neuronal clasifica los patrones de manera óptima. Quispe Mamani, Nelson Ubaldo - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Post Grado. Maestría en Informática - 2004 Para Optar el Grado Académico Magister Scientiae en Informática Zona Territorial de Estudio PE: PUNO

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EPG518-0343-01	006.32 Q77	Tesis de Maestría	Bib. Postgrado	Area Tesis (sótano)	Consulta en sala Disponible
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