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.author | Курило Д. С. | ru |
dc.contributor.author | Мошкин В. С. | ru |
dc.contributor.author | Андреев И. А. | ru |
dc.contributor.author | Ярушкина Н. Г. | ru |
dc.coverage.spatial | LSTM | ru |
dc.coverage.spatial | нейронные сети | ru |
dc.coverage.spatial | временный ряд | ru |
dc.coverage.spatial | аномалия | ru |
dc.coverage.spatial | нечеткая онтология | ru |
dc.creator | Курило Д. С., Мошкин В. С., Андреев И. А., Ярушкина Н. Г. | ru |
dc.date.accessioned | 2023-10-03 15:46:21 | - |
dc.date.available | 2023-10-03 15:46:21 | - |
dc.date.issued | 2023 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\541343 | ru |
dc.identifier.citation | Интерпретация 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.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Interpretaciya-rezultatov-opredeleniya-anomalii-vremennyh-ryadov-s-primeneniem-nechetkih-ontologii-105737 | - |
dc.description.abstract | В 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.iso | rus | ru |
dc.relation.ispartof | 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 | ru |
dc.source | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023). - Т. 4 : Искусственный интеллект | ru |
dc.title | Интерпретация результатов определения аномалий временных рядов с применением нечетких онтологий | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.citation.spage | 041902 | ru |
dc.citation.volume | 4 | ru |
dc.textpart | 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... | - |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-7883-1920-9_2023-041902.pdf | 303.51 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.