Алгоритми FLARS та виділення аномалій часових рядів

Алгоритми FLARS та виділення аномалій часових рядів

As a rule, algorithms of recognition of time series anomalies are based on time frequency or statistical analysis . This article is devoted to detailed formal description of new fuzzy set based algorithm FLARS (Fuzzy Logic Algorithm for Recognition of Signals). It recognizes time series anomalies by...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Видавець:The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
Дата:2019
Автори: Gvishiani, A. D., Agayan, S. M., Bogoutdinov, Sh. R., Tikhotski, S. A., Hinderer, J., Bonnin, J., Diament, M.
Формат: Стаття
Мова:English
Опубліковано: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2019
Онлайн доступ:http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/171679
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!

Репозиторії

System research and information technologies
id journaliasakpiua-article-171679
record_format ojs
spelling journaliasakpiua-article-1716792019-06-27T14:30:07Z Algorithm FLARS and recognition of time series anomalies Алгоритмы FLARS и выделение аномалий временних рядов Алгоритми FLARS та виділення аномалій часових рядів Gvishiani, A. D. Agayan, S. M. Bogoutdinov, Sh. R. Tikhotski, S. A. Hinderer, J. Bonnin, J. Diament, M. As a rule, algorithms of recognition of time series anomalies are based on time frequency or statistical analysis . This article is devoted to detailed formal description of new fuzzy set based algorithm FLARS (Fuzzy Logic Algorithm for Recognition of Signals). It recognizes time series anomalies by means "smooth" modelling (in fuzzy mathematics sense) of interpreter's logic, which searches for anomalies at the record. Общепринятые алгоритмы выделения аномалий временных рядов основываются, в основном, на частотно временном или статистическом анализе. Статья посвящена строгому построению нового алгоритма FLARS. Его можно рассматривать как результат "мягкого" (на основе нечеткой математики) моделирования логики интерпретатора, ищущего аномалии на записи. Загальноприйняті алгоритми виділення аномалій часових рядів базуються, як правило, на частотно часовому або статистичному аналізі. Стаття присвячена строгій побудові нового алгоритму FLARS. Його можна розглядати як результат "м’якого" (на основі нечіткої математики) моделювання логіки інтерпретатора, який шукає аномалії на запису. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2019-06-27 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/171679 System research and information technologies; No. 3 (2004); 7-16 Системные исследования и информационные технологии; № 3 (2004); 7-16 Системні дослідження та інформаційні технології; № 3 (2004); 7-16 2308-8893 1681-6048 en http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/171679/171376 Copyright (c) 2021 System research and information technologies
institution System research and information technologies
collection OJS
language English
format Article
author Gvishiani, A. D.
Agayan, S. M.
Bogoutdinov, Sh. R.
Tikhotski, S. A.
Hinderer, J.
Bonnin, J.
Diament, M.
spellingShingle Gvishiani, A. D.
Agayan, S. M.
Bogoutdinov, Sh. R.
Tikhotski, S. A.
Hinderer, J.
Bonnin, J.
Diament, M.
Алгоритми FLARS та виділення аномалій часових рядів
author_facet Gvishiani, A. D.
Agayan, S. M.
Bogoutdinov, Sh. R.
Tikhotski, S. A.
Hinderer, J.
Bonnin, J.
Diament, M.
author_sort Gvishiani, A. D.
title Алгоритми FLARS та виділення аномалій часових рядів
title_short Алгоритми FLARS та виділення аномалій часових рядів
title_full Алгоритми FLARS та виділення аномалій часових рядів
title_fullStr Алгоритми FLARS та виділення аномалій часових рядів
title_full_unstemmed Алгоритми FLARS та виділення аномалій часових рядів
title_sort алгоритми flars та виділення аномалій часових рядів
title_alt Algorithm FLARS and recognition of time series anomalies
Алгоритмы FLARS и выделение аномалий временних рядов
description As a rule, algorithms of recognition of time series anomalies are based on time frequency or statistical analysis . This article is devoted to detailed formal description of new fuzzy set based algorithm FLARS (Fuzzy Logic Algorithm for Recognition of Signals). It recognizes time series anomalies by means "smooth" modelling (in fuzzy mathematics sense) of interpreter's logic, which searches for anomalies at the record.
publisher The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
publishDate 2019
url http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/171679
work_keys_str_mv AT gvishianiad algorithmflarsandrecognitionoftimeseriesanomalies
AT agayansm algorithmflarsandrecognitionoftimeseriesanomalies
AT bogoutdinovshr algorithmflarsandrecognitionoftimeseriesanomalies
AT tikhotskisa algorithmflarsandrecognitionoftimeseriesanomalies
AT hindererj algorithmflarsandrecognitionoftimeseriesanomalies
AT bonninj algorithmflarsandrecognitionoftimeseriesanomalies
AT diamentm algorithmflarsandrecognitionoftimeseriesanomalies
AT gvishianiad algoritmyflarsivydelenieanomalijvremennihrâdov
AT agayansm algoritmyflarsivydelenieanomalijvremennihrâdov
AT bogoutdinovshr algoritmyflarsivydelenieanomalijvremennihrâdov
AT tikhotskisa algoritmyflarsivydelenieanomalijvremennihrâdov
AT hindererj algoritmyflarsivydelenieanomalijvremennihrâdov
AT bonninj algoritmyflarsivydelenieanomalijvremennihrâdov
AT diamentm algoritmyflarsivydelenieanomalijvremennihrâdov
AT gvishianiad algoritmiflarstavidílennâanomalíjčasovihrâdív
AT agayansm algoritmiflarstavidílennâanomalíjčasovihrâdív
AT bogoutdinovshr algoritmiflarstavidílennâanomalíjčasovihrâdív
AT tikhotskisa algoritmiflarstavidílennâanomalíjčasovihrâdív
AT hindererj algoritmiflarstavidílennâanomalíjčasovihrâdív
AT bonninj algoritmiflarstavidílennâanomalíjčasovihrâdív
AT diamentm algoritmiflarstavidílennâanomalíjčasovihrâdív
first_indexed 2024-04-08T15:06:56Z
last_indexed 2024-04-08T15:06:56Z
_version_ 1795779530965647360

Схожі ресурси