Algorithm FLARS and recognition of time series anomalies

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorGvishiani, A. D.
dc.contributor.authorAgayan, S. M.
dc.contributor.authorBogoutdinov, Sh. R.
dc.contributor.authorTikhotsky, S. A.
dc.contributor.authorHinderer, J.
dc.contributor.authorBonnin, J.
dc.contributor.authorDiament, M.
dc.date.accessioned2024-04-23T06:25:18Z
dc.date.available2024-04-23T06:25:18Z
dc.date.issued2004
dc.description.abstractAs a rule, algorithms of recognition of time series anomalies are based on time frequency or statistical analysis . This article is devoted to detailed formal description of new fuzzy set based algorithm FLARS (Fuzzy Logic Algorithm for Recognition of Signals). It recognizes time series anomalies by means «smooth» modelling (in fuzzy mathematics sense) of interpreter’s logic, which searches for anomalies at the record.
dc.format.pagerangePp. 7-16
dc.identifier.citationAlgorithm FLARS and recognition of time series anomalies / Gvishiani A. D., Agayan S. M., Bogoutdinov Sh. R., Tikhotsky S. A., Hinderer J., Bonnin J., Diament M. // Системні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал. – 2004. – № 3. – С. 7-16. – Бібліогр.: 13 назв.
dc.identifier.issn1681–6048
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/66422
dc.language.isoen
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.relation.ispartofСистемні дослідження та інформаційні технології: міжнародний науково-технічний журнал, № 3
dc.subject.udc519.68
dc.titleAlgorithm FLARS and recognition of time series anomalies
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
171679-379233-1-10-20190626.pdf
Розмір:
266.93 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Системні дослідження та інформаційні технології: міжнародний науково-технічний журнал, № 3