| 标题 |
 Reducing overfitting in deep learning intrusion detection for power systems with CTGAN 利用CTGAN减少电力系统深度学习入侵检测中的过拟合
相关领域
过度拟合
计算机科学
入侵检测系统
人工智能
功率（物理）
入侵
深度学习
机器学习
人工神经网络
地质学
物理
地球化学
量子力学
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊：Chaos Solitons & Fractals 作者：Lalit Agarwal; Bhavnesh Jaint; Anup Kumar Mandpura 出版日期：2024-10-05 |
| 求助人 | |
| 下载 | 该求助完结已超 24 小时，文件已从服务器自动删除，无法下载。 |
|
温馨提示：该文献已被科研通 学术中心 收录，前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库，收集文献的基本信息（如标题、摘要、期刊、作者、被引量等），不提供下载功能。如需下载文献全文，请通过文献求助获取。
|
PDF的下载单位、IP信息已删除
(2025-6-4)
秋风
Kao
GingerF
Nole
Ali
水煮电吹风
cdercder
Criminology34
无极微光
罗Eason
OK
null
YifanWang
DW
v0id
渡人舟
唠叨的大门
anugraphics
七听
Freya1528
皖公网安备34019202002308
