Построение набора эталонов для повышения точности экспертных оценок

Auteurs-es

  • Николай Борисович Копытчук Одесский национальный политехнический университет пр. Шевченко, 1а, г. Одесса, Украина, 65044, Ukraine
  • Петр Метталинович Тишин Одесский национальный политехнический университет пр. Шевченко, 1а, г. Одесса, Украина, 65044, Ukraine
  • Игорь Николаевич Копытчук Одесский национальный политехнический университет пр. Шевченко, 1а, г. Одесса, Украина, 65044, Ukraine
  • Игорь Генрикович Милейко Одесский национальный политехнический университет пр. Шевченко, 1а, г. Одесса, Украина, 65044, Ukraine

DOI :

https://doi.org/10.15587/2313-8416.2015.41579

Mots-clés :

временные ряды, нечеткая логика, база знаний, классификация аномалий, тензометрия

Résumé

Целью данной работы является разработка аппарата построения представительного множества эталонов для повышения точности обнаружения аномальных наборов данных. Для этого, в работе вводится этап построения набора эталонов тензометрических сигналов, которые позволяют по сформированным временным рядам (ВР) осуществлять диагностики процессов, происходящих в процессе взвешивания

Bibliographies de l'auteur-e

Николай Борисович Копытчук, Одесский национальный политехнический университет пр. Шевченко, 1а, г. Одесса, Украина, 65044

доктор технических наук, професор, пенсионер

Кафедра компьютерных интеллектуальных систем и сетей

Петр Метталинович Тишин, Одесский национальный политехнический университет пр. Шевченко, 1а, г. Одесса, Украина, 65044

Кандидат физико-математических наук, доцент

Кафедра компьютерных интеллектуальных систем и сетей

Игорь Николаевич Копытчук, Одесский национальный политехнический университет пр. Шевченко, 1а, г. Одесса, Украина, 65044

Старший преподаватель

Кафедра компьютерных интеллектуальных систем и сетей

Игорь Генрикович Милейко, Одесский национальный политехнический университет пр. Шевченко, 1а, г. Одесса, Украина, 65044

Кандидат техничеких наук, доцент

Кафедра компьютерных интеллектуальных систем и сетей

Références

Batyrshin, I., Nedosekin, A., Stetsko, A. et. al. (2007). Fuzzy hybrid systems. Theory and practice. Moscow: FIZMATLIT, 208.

Kopytchuk, I., Kopytchuk, M., Silence, P., Mileiko, I. (2014). Building approximating fuzzy relations for determining the parameters of classification anomalies strain signals. Proc. Odessa. Polytechnic Univ. Odessa, 68–69.

Kopytchuk, M., Shendrik, E. (1999). Using the least squares method to estimate the parameters of the signal with a periodic nuisance with limited observation time. Proc. Odessa. Polytechnic Univ. Odessa, 3 (9), 167–169.

Kopytchuk, M., Shendrik, E. (2001). Increasing the accuracy of the least squares method by introducing a weighting function. Proc. Odes. Politekh Unt., 2 (14), 110–112.

Kopytchuk M, Shendrik E Study of the effectiveness of the algorithm method of least squares with a preliminary study of data transformation // Pratsі UNDІRT. Odes, 2001. - № 3 (27). - S. 72 - 74.

Kopytchuk, M., Tishyn, P., Botnari, K. (2011). Solving optimization problems for queuing systems with failures in the face of uncertainty. "The problem programuvannya". Singapore: Іnstitut software systems NAS of Ukraine, 4, 108–117.

Kopytchuk, M., Tishyn, P., Tsyurupa, M. (2013). Analysis of computer networks using a multi-level ontology of risk assessment using the methodology CORAS. "Electrical and Computer Systems", 10 (86), 120–126.

Shtovba, S. (2007). Design of fuzzy systems by means of MATLAB. Telecom, 288.

Afanasyev, T., Yarushkina, N. (2009). Fuzzy modeling of time series analysis and fuzzy trends. Ulyanovsk: UlSTU, 299.

Chandola, V. (2009). Anomaly Detection: A Survey. The University Of Minnesota, 72. Available at: http://cucis.ece.northwestern.edu/projects/DMS/publications/AnomalyDetection.pdf (Last accessed: 04.19.2014)

Téléchargements

Publié-e

2015-04-27

Numéro

Rubrique

Technical Sciences