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Enhanced Artificial Neural Network Approach to Identify Specific Binary Pattern
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJHIT) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Hybrid Information Technology 바로가기
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- 통권
- Vol.8 No.6 (2015.06)바로가기
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- 페이지
- pp.391-396
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A251251
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- The main focus of this paper is to design a Artificial Neural Network Modal to identify specific binary pattern. This pattern will work at binary level to recognize that the received data is authentic at low level, through this work we are able to design a specific binary pattern and it would apply directly to the input layer to check accuracy in data at binary mean at low level. In this paper we have four bit data and user may arrange it in his own specific pattern, then ANN Modal will train for the given pattern then it will apply to check the pattern is found and data is authentic.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Learning Algorithms
3. Pattern Analysis
A. Pattern Recognition
4. Proposed Algorithm
5. Result And Analysis
6. Conclusion and Future Work
References
키워드
Artificial Neural Network Binary Pattern Recognition Learning or training Algorithms저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJHIT) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJHIT)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Hybrid Information Technology
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 1738-9968
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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