Програмний комплекс виявлення аномалій у даних сенсорних систем із використанням алгоритмів машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Було розроблено програмний комплекс для виявлення аномалій у даних сенсорних систем із використанням алгоритмів машинного навчання. Реалізовано систему обробки сенсорних даних, виконано очищення та нормалізацію даних, а також побудовано моделі для автоматизованого виявлення аномальних станів. Для аналізу даних використано алгоритми Isolation Forest, Logistic Regression та нейромережеву модель Autoencoder.. Система забезпечує аналіз сенсорних даних, виявлення аномалій та візуалізацію результатів роботи моделей машинного навчання. Для оцінки ефективності моделей використано метрики Accuracy, Precision, Recall та F1score. Проведено порівняння базової моделі та автоенкодера, що дозволило оцінити ефективність різних підходів до anomaly detection.
Опис
Ключові слова
anomaly detection, автоенкодер, машинне навчання, сенсорні системи, нейронні мережі, Isolation Forest
Бібліографічний опис
Бородій, В. Ю. Програмний комплекс виявлення аномалій у даних сенсорних систем із використанням алгоритмів машинного навчання : дипломний проєкт ... бакалавра : 123 Комп’ютерна інженерія / Бородій Володимир Юрійович. – Київ, 2026. – 102 с.