TY  - SER
AU  - Карев,Святослав Васильевич
AU  - Кошечкин,Александр Алексеевич
AU  - Мурзагулов,Дамир Альбертович
AU  - Андрющенко,Владимир Сергеевич
AU  - Замятин,Александр Владимирович
TI  - Подход к оценке качества обнаружения аномалий в технологических сигналах
KW  - обнаружение аномалий
KW  - технологические сигналы
KW  - метрики оценки
KW  - временные ряды
KW  - классификация данных
KW  - статьи в журналах
N1  - Библиогр.: 20 назв
N2  - Технологический сигнал (ТС) - одномерный временной ряд, который представляет собой упорядоченные последовательности данных дискретного времени. В связи с наличием временно́й размерности методы обнаружения аномалий во временных рядах должны учитывать временные корреляции и другие связанные со временем особенности. Как правило, для оценки качества метода обнаружения аномалий используется матрица неточностей и производные от нее метрики, такие как точность, полнота, F-мера и др. Эти метрики, однако, не учитывают наличие временной размерности. Метрика, скомпонованная из F-меры и метрик, основанных на расстоянии, позволяет учесть момент начала аномалии, баланс между ошибками первого и второго рода, наличие аномального участка (АУ). В работе предлагается подход к построению метрики качества обнаружения аномалий в ТС, комплексно компонующий указанные характеристики. За счет такой компоновки метрика оценивает временную размерность данных, позволяет более адекватно оценить наличие точечных аномалий и возникновение АУ в ТС с учетом их особенностей, отделяя их от штатных (нормальных, типичных) сигналов. Интегральная оценка учитывает не только различные особенности данных, но и может быть настроена с учетом специфики конкретной задачи. В работе приведены результаты апробации предложенной метрики качества, показавшие эффективность предложенного подхода к оценке качества обнаружения аномалий в ТС. Превосходство предложенной метрики в рассмотренных ситуациях составило в среднем более 10%. При этом дополнительным ключевым преимуществом метрики перед аналогами является возможность её настройки с учетом специфики данных и используемых моделей обнаружения аномалий
UR  - http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001002608
ER  -