Метод та засіб супроводження еволюціонуючих гібридних інтелектуальних систем

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБаклан, Ігор Всеволодович
dc.contributor.authorПохиленко, Олександр Андрійович
dc.date.accessioned2023-09-06T11:12:53Z
dc.date.available2023-09-06T11:12:53Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractЕволюціонуючі гібридні інтелектуальні системи (ЕГІС) є високоадаптивними системами, що здатні оновлювати значення власних параметрів та структуру на основі потоків даних. Через здатність адаптації до мінливого середовища, використання ЕГІС стає все більш популярним у багатьох різних сферах. При цьому ця особливість також робить супроводження ЕГІС складною задачею. Для вирішення цієї проблеми в цій роботі пропонується метод супроводження ЕГІС на основі виявлення аномалій. Результатами роботи є Python пакет та модель виявлення аномалій, яка може працювати без попереднього навчання, але також може підвищувати власну точність при навчанні на тренувальних даних.uk
dc.description.abstractotherEvolving hybrid intelligent systems (EHIS) are highly adaptive systems capable of updating the values of their own parameters and structure based on data streams. Due to their ability to adapt to a changing environment, the usage of EHIS is becoming increasingly popular in many different fields. At the same time, this feature also makes EHIS maintenance a difficult task. To solve this problem, this paper proposes a method based on anomaly detection for EHIS maintenance. The results of the work are a Python package and an anomaly detection model that can work without prior learning but can also increase its own accuracy when learning on training data.uk
dc.format.pagerangeС. 21-24uk
dc.identifier.citationПохиленко, О. А. Метод та засіб супроводження еволюціонуючих гібридних інтелектуальних систем / Похиленко Олександр Андрійович // Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2023) : матеріали ІV Міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених та студентів, присвячених 125-й річниці КПІ ім. Ігоря Сікорського (9-11 травня 2023 р., Київ). – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, ІПІ ФІОТ, 2023. – С. 21-24. – Бібліогр.: 7 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/59975
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.relation.ispartofМатеріали ІV Міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2023)», присвячених 125-й річниці КПІ ім. Ігоря Сікорського, 9-11 травня 2023 р., Київuk
dc.subjectеволюціонуюча гібридна інтелектуальна системаuk
dc.subjectпрогностичне супроводженняuk
dc.subjectвиявлення аномалійuk
dc.subjectчасові рядиuk
dc.subjectevolving hybrid intelligent systemuk
dc.subjectpredictive maintenanceuk
dc.subjectanomaly detectionuk
dc.subjecttime seriesuk
dc.subject.udc004.416uk
dc.titleМетод та засіб супроводження еволюціонуючих гібридних інтелектуальних системuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
21-24_P.pdf
Розмір:
205.69 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2023)