Виявлення аномалій в часових рядах довільної природи

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБаклан, Ігор Всеволодович
dc.contributor.authorЛогвинчук, Андрій Ігорович
dc.date.accessioned2020-02-06T14:02:59Z
dc.date.available2020-02-06T14:02:59Z
dc.date.issued2019-12
dc.description.abstractenMaster thesis: 79 pages, 21 figures, 31 tables, 34 sources. Topicality. As for today, anomaly detection is one the main drivers for data analysis. The ability to detect rare and atypical characteristics and events is widely used in different domains: engineering, economics, health care and others. With further development of Internet of Things, the demand for automated systems for monitoring and decision making, capable of early detection of faults and errors in critical infrastructure, and that will be able to prevent unwanted effects, will only grow. This is the reason why development of effective anomaly detection algorithms is so important. Aim of the work is to increase decision making speed in automated control systems achieved with the development of effective anomaly detection algorithms. To achieve the goal, the following objectives must be completed: – do an overview of existing methods and algorithms for time series anomaly detection; – conduct a comparison analysis of mentioned methods and algorithms; – formalize the anomaly detection problem for time series; – develop the anomaly detection algorithm based on linguistic models; – compare the developed algorithm to existing experimentally; – analyze the results. Objects of research are anomalies in processes represented with time series. Subjects of research are methods and algorithms for anomaly detection in time series. Methods of research used in this work are based on machine learning methods and the method of expert evaluation. Among others, structural, linguistic and syntax methods are used. Scientific novelty. The scientific novelty of this result consists on the usage of linguistic modelling methods which haven’t been used for this purpose previously. Publications. The work materials were published in the Slovac International Scientific Journal and in “Information Systems and Management Technologies” conference thesis compilation.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 79 с., 21 рис., 31 табл., 34 джерела, 1 додаток. Актуальність. На сьогоднішній день виявлення аномалій є однією із головних причин виконання аналізу даних. Можливість виявляти рідкісні та нетипові показники та події широко застосовується у найрізноманітніших сферах людської діяльності: інженерно-технічній, фінансово-економічній, медичній та інших. Із подальшим розвитком інтернету речей, потреба у автоматизованих системах моніторингу та прийняття рішень, здатних вчасно розпізнати збої або помилки в роботі різного роду пристроїв та інфраструктури, та недопустити небажаних наслідків, буде тільки зростати. Саме тому надзвичайно важливою сьогодні є розробка ефективних алгоритмів виявлення аномалій. Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Інтелектуальні методи програмування, моделювання і прогнозування з використанням ймовірністного і лінгвістичних підходів» (№ ДР 0117U000926). Мета дослідження - роботи є підвищення швидкості прийняття рішень в автоматизованих системах управління за рахунок розробки алгоритмів передбачення аномалій у процесах, представлених часовими рядами. Для досягнення мети необхідно виконати наступні завдання: – виконати огляд існуючих методів та алгоритмів виявлення аномалій у часових рядах; – здійснити порівняльний аналіз зазначених методів і алгоритмів; – формалізувати задачу виявлення аномалії у часовому ряді; – розробити алгоритм виявлення аномалій у часових рядах на основі лінгвістичних моделей; – експериментально порівняти розроблений алгоритм з існуючими; – виконати аналіз отриманих результатів. Об'єкт дослідження – аномалії у процесах, представлених часовими рядами. Предмет дослідження – методи та алгоритми виялвлення аномалій у часових рядах. Методи дослідження, застосовані у даній роботі, базуються на методах машинного навчання та експертних оцінок. Серед інших, використані структурні, синтаксичні та лінгвістичні методи. Наукова новизна одержаних результатів полягає у використанні методів лінгвістичного моделювання для виявлення аномалій у часових рядах, яке раніше не мало подібного застосовування. Публікації. Матеріали роботи опубліковані в міжнародному журналі Slovac International Scientific Journal та у збірнику тез ІІІ всеукраїнської науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління» (ІСТУ-2019).uk
dc.format.page79 с.uk
dc.identifier.citationЛогвинчук, А. І. Виявлення аномалій в часових рядах довільної природи : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Логвинчук Андрій Ігорович. - Київ, 2019. - 79 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/31406
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського.uk
dc.publisher.placeКиїв.uk
dc.subjectвиявлення аномалійuk
dc.subjectчасові рядиuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectпошук паттернівuk
dc.subjectanomaly detectionuk
dc.subjecttime seriesuk
dc.subjectclassificationuk
dc.subjectpattern matchinguk
dc.subject.udc004.93uk
dc.titleВиявлення аномалій в часових рядах довільної природиuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Lohvynchuk_magistr.pdf
Розмір:
3.17 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (АСОІУ)
Магістерські роботи