• ВХОД
  •  

    Полное описание


    Мурзагулов, Д. А. Обнаружение аномалий технологических сигналов с использованием ансамбля классификаторов и вейвлет-преобразований / Д. А. Мурзагулов, А. В. Замятин. - Текст : непосредственный // Автоматизация процессов управления : научно-технический журнал. - 2021. - N 1. - С. 20-26. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1991-2927.
    (Шифр в БД У2999/2021/1)
    ГРНТИ УДК
    28.23004.8

    Рубрики:
    Искусственный интеллект -- Применение
    Машинное обучение
    Интеллектуальные системы -- Применение

    Кл.слова (ненормированные): технологические сигналы -- машинное обучение -- вейвлет-преобразование -- обнаружение аномалий -- ансамбль
    Аннотация: Уровень развития современной ИТ-инфраструктуры промышленных предприятий позволяет осуществлять сбор и хранение технологической информации, тем самым открывая возможности применения интеллектуальных систем анализа данных. В работе рассматривается задача обнаружения аномалий в технологических сигналах в целях повышения качества мониторинга объектов управления. Для обнаружения аномалий предлагается ансамбль из базовых классификаторов на основе алгоритмов машинного обучения и вейвлет-преобразований. Рассмотрены специфика технологических сигналов и преимущества вейвлет-анализа для предварительной обработки сигналов. В работе разработан подход к обнаружению аномалий на основе ансамбля моделей и проведена его предварительная апробация на реальных технологических сигналах.
    Доп. точки доступа:
    Замятин, А.В.

    Экз-ры полностью У2999/2021/1
    Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)



    Заказ фрагмента документа ₽