FSAnalysis: um mecanismo de seleção de features e análise considerando bases balanceadas e desbalanceadas (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: MENEGUETTE, RODOLFO IPOLITO - ICMC ; DALARMELINA, NICOLE DO VALE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.23919/CISTI54924.2022.9820560
- Subjects: INTERNET DAS COISAS; BANCO DE DADOS; ALOCAÇÃO DE RECURSOS; ALGORITMOS
- Keywords: Security; Industrial Internet of Things; Feature Selection
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2022
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: Iberian Conference on Information Systems and Technologies - CISTI
- Status:
- Nenhuma versão em acesso aberto identificada
-
ABNT
DALARMELINA, Nicole do Vale et al. FSAnalysis: um mecanismo de seleção de features e análise considerando bases balanceadas e desbalanceadas. 2022, Anais.. Piscataway: IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.23919/CISTI54924.2022.9820560. Acesso em: 15 abr. 2026. -
APA
Dalarmelina, N. do V., Teixeira, M. A., Andrade, F. R. H., Pereira Júnior, L. A., Rocha Filho, G. P., & Meneguette, R. I. (2022). FSAnalysis: um mecanismo de seleção de features e análise considerando bases balanceadas e desbalanceadas. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.23919/CISTI54924.2022.9820560 -
NLM
Dalarmelina N do V, Teixeira MA, Andrade FRH, Pereira Júnior LA, Rocha Filho GP, Meneguette RI. FSAnalysis: um mecanismo de seleção de features e análise considerando bases balanceadas e desbalanceadas [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2026 abr. 15 ] Available from: https://doi.org/10.23919/CISTI54924.2022.9820560 -
Vancouver
Dalarmelina N do V, Teixeira MA, Andrade FRH, Pereira Júnior LA, Rocha Filho GP, Meneguette RI. FSAnalysis: um mecanismo de seleção de features e análise considerando bases balanceadas e desbalanceadas [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2026 abr. 15 ] Available from: https://doi.org/10.23919/CISTI54924.2022.9820560 - TENNER: intrusion detection models for industrial networks based on ensemble learning
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