Послідовний статистичний аналіз в методах виявлення розладки випадкових дискретних процесів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСавчук, Михайло Миколайович
dc.contributor.authorВоробйов, Валерій Олександрович
dc.date.accessioned2018-06-05T09:36:06Z
dc.date.available2018-06-05T09:36:06Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstracten59 pages, 5 illustrations, 11 tables, 3 applications, 12 sources of literature. Object of study – discrete random processes in which at a certain moment of time there is a change in probabilistic characteristics – changepoint. Purpose of study – mathematical models and algorithms of changepoint detection. Methods: simple hypotheses testing criteria; for software implementation of model means of automation research Python was used; evaluation of the implemented algorithm was carried out using the Monte Carlo method; experiments were conducted on the evaluation of real and synthetically generated data. A discrete model is constructed and a parametric method for changepoint detection is realized. The evaluation of the algorithm on synthetic and real data with the existing changepoint and without changepoint was carried out. The scientific novelty of the obtained results: the chosen algorithm was modified and built to search for changepoint in discrete stochastic processes. Practical implementation. The model has been constructed, which can be used for changepoint detection in discrete stochastic processes for such fields of study as cryptography, analysis of anomalies in network traffic; also it can be applied for changepoint detection in processes with integer flow characteristics; it allows continuously monitor the process and gives the information about its condition on the fly.uk
dc.description.abstractruОбъем работы 59 страниц, 5 иллюстраций, 11 таблиц, 3 приложения, 12 источников литературы. Объект исследования – дискретные случайные процессы, в которых в некоторый момент времени происходит изменение вероятностных характеристик – разладка. Предмет исследования – математические модели и алгоритмы поиска разладки. Методы исследования: критерии проверки простых гипотез; для создания программной реализации модели применено средство автоматизации научных исследований Python; оценка реализованого алгоритма осуществлялась с использованием метода Монте – Карло; проведены експерименты по оценке на реальных и искусственно сгенерированых данных. Построена дискретная модель и реализовано параметрический метод нахождения разладки. Проведена оценка алгоритма на синтетических и реальных данных с имеющейся разладкой в них и без разладки. Научная новизна полученных результатов: модифицирован выбранный алгоритм и построен для поиска разладки в дискретных стохастических процессах. Практическое применение. Построена модель, которая способна выявить разладку в дискретных стохастических процессах в таких областях как криптография, анализ сетевого трафика, а также в дискретных процессах, где наблюдаются целочисленные текущие характеристики. Она позволяет проводить непрерывный мониторинг процесса с информированием его состояния.uk
dc.description.abstractukОбсяг роботи 59 сторінок, 5 ілюстрацій, 11 таблиць, 3 додатки, 12 джерел літератури. Об’єкт дослідження – дискретні випадкові процеси, в яких в деякий момент часу відбувається зміна імовірностних характеристик – розладка. Предмет дослідження – математичні моделі і алгоритми знаходження розладки. Методи дослідження: критерії перевірки простих гіпотез; для створення програмної реалізації фреймворку застосовано засіб автоматизації наукових досліджень Python; оцінка побудованого алгоритму виконана за допомогою методу Монте – Карло; поставлені експерименти на реальних та штучно згенерованих даних. Побудована дискретна модель і реалізовано параметричний алгоритм знаходження розладки. Проведена оцінка алгоритму на синтетичних и реальних даних з наявною розладкою в них і без розладки. Наукова новизна одержаних результатiв: модифіковано вибраний алгоритм та побудовано його для пошуку розладки в дискретних стохастичних процесах. Практичне застосування. Побудована модель, яка здатна виявити розладку в дискретних стохастичних процесах в таких областях як криптографія, аналіз аномалій у мережевому трафіку, а також в дискретних процесах, де спостерігаються цілочисельні поточні характеристики. Вона дозволяє проводити неперервний моніторинг процесу із інформуванням його стану.uk
dc.format.page59 с.uk
dc.identifier.citationВоробйов, В. О. Послідовний статистичний аналіз в методах виявлення розладки випадкових дискретних процесів магістерська дис. : 113 Прикладна математика / Воробйов Валерій Олександрович. – Київ, 2018. – 59 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/23238
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмодель поиска разладкиuk
dc.subjectпараметрические методыuk
dc.subjectдискретный стохастический процессuk
dc.subjectкомпьютерная симуляцияuk
dc.subjectметоди знаходження розладкиuk
dc.subjectchangepoint detectionuk
dc.subjectпараметричні методиuk
dc.subjectparametric methodsuk
dc.subjectдискретний стохастичний процесuk
dc.subjectdiscrete random processuk
dc.subjectкомп’ютерна симуляціяuk
dc.subjectcomputer simulationuk
dc.subject.udc519.2uk
dc.titleПослідовний статистичний аналіз в методах виявлення розладки випадкових дискретних процесівuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММЗІ)
Магістерські роботи