Система виявлення аномалій методами інтелектуального аналізу даних
Вантажиться...
Дата
2022-12
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 91 с., 24 табл., 18 рис., 24 джерел, 1 додаток.
Об’єктом дослідження є задача виявлення аномалій на прикладі часових
рядів.
Предмет дослідження – нейронні мережі з комірками LSTM, графові
нейроні мережі, нейронні мережі з кодувальником-декодувальником,
ізоляційний ліс та гібридні підходи.
Мета дослідження полягає у аналізі часового ряду, виборі моделей для
виявлення аномалій, реалізації методів виявлення аномалій на основі обраних
моделей штучного інтелекту та виборі найкращого з них.
Як результат дослідження було запропоновано та розроблено метод
виявлення аномалій, що використовує механізми штучного інтелекту, як
нейронні мережі з комірками LSTM та ізоляційний ліс.
Проведено порівняння побудованих моделей та вибрано найкращу за
метриками оцінки якості. Результат даної роботи можна застосувати для
вирішення подібних задач виявлення аномалій часових рядів.
Опис
Ключові слова
часові ряди, виявлення аномалій, anomaly detection, LSTM, автокодувальники, ізоляційний ліс, індекс сонячної активності
Бібліографічний опис
Хомич, О. Р. Система виявлення аномалій методами інтелектуального аналізу даних : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Хомич Олександр Ростиславович. - Київ, 2022. - 91 с.