Aktywne systemy maj? kluczowe znaczenie dla obslugi dynamicznych zdarze? w ró?nych domenach, w tym w procesach biznesowych. Pierwsza praca wprowadza inteligentn? metod? wykorzystuj?c? kodowanie liczb calkowitych do wst?pnego przetwarzania dziennika, optymalizacj? nietoperzy do wyboru funkcji oraz gl?bokie konwolucyjne sieci neuronowe do wykrywania nieprawidlowych zdarze?, chocia? CNN nie maj? spójno?ci przestrzennej. Aby temu zaradzic, druga praca implementuje Eclat-based Association Rule Mining (EARM) do wykrywania i priorytetyzacji nieprawidlowych zdarze?, ale generuje nadmierne zestawy kandydatów i wymaga obszernego skanowania bazy danych. Trzecia praca poprawia przewidywanie incydentów w systemach lotniczych poprzez integracj? optymalizacji migracji zwierz?t (AMO) z eksploracj? regul asocjacyjnych (ARM), gdzie Apriori generuje reguly asocjacyjne, a AMO udoskonala je, eliminuj?c reguly o niskiej u?yteczno?ci. Kodowanie one-hot jest stosowane do konwersji numerycznej, zapewniaj?c wydajne wyprowadzanie zdarze?. To ustrukturyzowane podej?cie optymalizuje wydajno?c obliczeniow?, jednocze?nie poprawiaj?c dokladno?c wykrywania zdarze? i priorytetyzacj?.