An ensemble of neuro-fuzzy model for assessing risk in cloud computing environment
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F16%3A86099959" target="_blank" >RIV/61989100:27240/16:86099959 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/61989100:27740/16:86099959
Výsledek na webu
<a href="http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-27400-3_3" target="_blank" >http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-27400-3_3</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-27400-3_3" target="_blank" >10.1007/978-3-319-27400-3_3</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
An ensemble of neuro-fuzzy model for assessing risk in cloud computing environment
Popis výsledku v původním jazyce
Cloud computing is one of the hottest technologies in IT field. It provides computational resources as general utilities that can be leased and released by users in an on-demand fashion. Companies around the globe are showing high interest in adopting cloud computing technology but cloud computing adaptation comes with greater risks that need to be assessed. In this research, an ensemble of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is proposed to assess risk factors in cloud computing environment. In the proposed framework, various membership functions were used to construct ANFIS model and finally, an ensemble of ANFIS models was constructed using an evolutionary algorithm. Empirical results indicate a high performance of the proposed models for assessing risk in the cloud environment. (C) Springer International Publishing Switzerland 2016.
Název v anglickém jazyce
An ensemble of neuro-fuzzy model for assessing risk in cloud computing environment
Popis výsledku anglicky
Cloud computing is one of the hottest technologies in IT field. It provides computational resources as general utilities that can be leased and released by users in an on-demand fashion. Companies around the globe are showing high interest in adopting cloud computing technology but cloud computing adaptation comes with greater risks that need to be assessed. In this research, an ensemble of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is proposed to assess risk factors in cloud computing environment. In the proposed framework, various membership functions were used to construct ANFIS model and finally, an ensemble of ANFIS models was constructed using an evolutionary algorithm. Empirical results indicate a high performance of the proposed models for assessing risk in the cloud environment. (C) Springer International Publishing Switzerland 2016.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
R - Projekt Ramcoveho programu EK
Ostatní
Rok uplatnění
2016
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Advances in Intelligent Systems and Computing. Volume 419
ISBN
978-3-319-27399-0
ISSN
2194-5357
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
27-36
Název nakladatele
Springer Verlag
Místo vydání
London
Místo konání akce
Pietermaritzburg
Datum konání akce
1. 12. 2015
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—