Обнаружение аномалий технологических сигналов с использованием ансамбля классификаторов и вейвлет-преобразований
Уровень развития современной ИТ-инфраструктуры промышленных предприятий позволяет осуществлять сбор и хранение технологической информации, тем самым открывая возможности применения интеллектуальных систем анализа данных. В работе рассматривается задача обнаружения аномалий в технологических сигн...
| Published in: | Автоматизация процессов управления № 1. С. 20-26 |
|---|---|
| Main Author: | |
| Other Authors: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:000846972 Перейти в каталог НБ ТГУ |
| LEADER | 03263nab a2200361 c 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | koha000846972 | ||
| 005 | 20240416132613.0 | ||
| 007 | cr | | ||
| 008 | 220218|2021 ru s c rus d | ||
| 024 | 7 | |a 10.35752/1991-2927-2021-1-63-20-26 |2 doi | |
| 035 | |a koha000846972 | ||
| 040 | |a RU-ToGU |b rus |c RU-ToGU | ||
| 100 | 1 | |a Мурзагулов, Дамир Альбертович |9 503005 | |
| 245 | 1 | 0 | |a Обнаружение аномалий технологических сигналов с использованием ансамбля классификаторов и вейвлет-преобразований |c Д. А. Мурзагулов, А. В. Замятин |
| 246 | 1 | 1 | |a The process signal anomaly detection using classifier ensemble and wavelet transforms |
| 336 | |a Текст | ||
| 337 | |a электронный | ||
| 504 | |a Библиогр.: 26 назв. | ||
| 520 | 3 | |a Уровень развития современной ИТ-инфраструктуры промышленных предприятий позволяет осуществлять сбор и хранение технологической информации, тем самым открывая возможности применения интеллектуальных систем анализа данных. В работе рассматривается задача обнаружения аномалий в технологических сигналах в целях повышения качества мониторинга объектов управления. Для обнаружения аномалий предлагается ансамбль из базовых классификаторов на основе алгоритмов машинного обучения и вейвлет-преобразований. Рассмотрены специфика технологических сигналов и преимущества вейвлет-анализа для предварительной обработки сигналов. В работе разработан подход к обнаружению аномалий на основе ансамбля моделей и проведена его предварительная апробация на реальных технологических сигналах. | |
| 653 | |a технологические сигналы | ||
| 653 | |a машинное обучение | ||
| 653 | |a вейвлет-преобразование | ||
| 653 | |a обнаружение аномалий | ||
| 653 | |a машинное обучение, ансамбли моделей | ||
| 655 | 4 | |a статьи в журналах |9 879358 | |
| 700 | 1 | |a Замятин, Александр Владимирович |9 78617 | |
| 773 | 0 | |t Автоматизация процессов управления |d 2021 |g № 1. С. 20-26 |x 1991-2927 | |
| 852 | 4 | |a RU-ToGU | |
| 856 | 4 | |u http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:000846972 | |
| 856 | |y Перейти в каталог НБ ТГУ |u https://koha.lib.tsu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=846972 | ||
| 908 | |a статья | ||
| 999 | |c 846972 |d 846972 | ||
| 039 | |b 56 | ||