• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Замятин, Александр Владимирович. Обнаружение аномалий в технологических данных: алгоритмы, программы, системы / А. В. Замятин, Д. А. Мурзагулов ; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Национальный исследовательский Томский государственный университет. - Томск : Изд-во Томского гос. ун-та, 2024. - 163 с. : ил. - Библиогр.: с. 151-163 (112 назв.). - 500 экз. - ISBN 978-5-907890-34-3. - Текст (визуальный) : непосредственный.
    ГРНТИ УДК
    28.23004.8-049.8
    28.23.25004.85-049.8

    Рубрики:
    Нейронные сети -- Применение

    Кл.слова (ненормированные): АЛГОРИТМЫ -- МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ -- МЕТРИКИ -- МОДЕЛИ СТРУКТУРНЫХ АНОМАЛИЙ -- МОДУЛИ АНАЛИЗА ДАННЫХ -- ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ СИГНАЛЫ -- ЦИФРОВЫЕ ДВОЙНИКИ
    Аннотация: В монографии ставится задача обнаружения аномалий в технологических данных, возникающая в промышленных системах мониторинга, управления и обслуживания оборудования. Представлен комплексный взгляд на вопросы создания математического и программного обеспечения обнаружения аномалий с учетом особенностей предметной области, характера данных и современных методов их изучения. Особую актуальность подобные результаты исследований приобретают с уходом с российского рынка ключевых зарубежных вендоров, обеспечивающих работу систем АСУ ТП, АСТО и Р и других, мотивируя отечественных разработчиков к созданию их аналогов на территории РФ без использования зарубежных заимствований в математических моделях и программном коде. Для студентов и сотрудников подразделений исследований и разработок высокотехнологических компаний, изучающих вопросы построения отечественных систем предиктивной аналитики и систем анализа оборудования по состоянию.
    Доп. точки доступа:
    Мурзагулов, Дамир Альбертович
    Национальный исследовательский Томский государственный университет

    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): Д11-24/32698)

    Шифр в сводном ЭК: 458783c5460ab8912f711595f5bdcdb1



    Заказ фрагмента документа ₽