Отрывок: Схематично реализованный алгоритм представлен на рисунке 2. Рис. 2. Предложенный алгоритм детектирования аномалий 3. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТОВ В качестве тестовых данных использовались данные производительности нефтяных вышек. Данные разбиваются на несколько независящих друг от друга выборок по имени вышки, на которой происходили замеры. В цикле пр...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorКурило Д. С.ru
dc.contributor.authorМошкин В. С.ru
dc.contributor.authorАндреев И. А.ru
dc.contributor.authorЯрушкина Н. Г.ru
dc.coverage.spatialLSTMru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.coverage.spatialвременный рядru
dc.coverage.spatialаномалияru
dc.coverage.spatialнечеткая онтологияru
dc.creatorКурило Д. С., Мошкин В. С., Андреев И. А., Ярушкина Н. Г.ru
dc.date.accessioned2023-10-03 15:46:21-
dc.date.available2023-10-03 15:46:21-
dc.date.issued2023ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\541343ru
dc.identifier.citationИнтерпретация результатов определения аномалий временных рядов с применением нечетких онтологий / Д. С. Курило, В. С. Мошкин, И. А. Андреев, Н. Г. Ярушкина // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Т. 4: Искусственный интеллект / под. ред. А. В. Никонорова. - 2023. - С. 041902.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Interpretaciya-rezultatov-opredeleniya-anomalii-vremennyh-ryadov-s-primeneniem-nechetkih-ontologii-105737-
dc.description.abstractВ работе описывается подход к детектированию аномалий временных рядов с учетом особенностей предметной области, представленной в виде нечеткой FuzzyOWL-онтологии. Подход предполагает использование LSTM-сетей для математического поиска аномалий, нечеткая онтология позволяет отфильтровать результаты детектирования и сделать логический вывод для принятия решений.ru
dc.language.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6ru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023). - Т. 4 : Искусственный интеллектru
dc.titleИнтерпретация результатов определения аномалий временных рядов с применением нечетких онтологийru
dc.typeTextru
dc.citation.spage041902ru
dc.citation.volume4ru
dc.textpartСхематично реализованный алгоритм представлен на рисунке 2. Рис. 2. Предложенный алгоритм детектирования аномалий 3. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТОВ В качестве тестовых данных использовались данные производительности нефтяных вышек. Данные разбиваются на несколько независящих друг от друга выборок по имени вышки, на которой происходили замеры. В цикле пр...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-1920-9_2023-041902.pdf303.51 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.