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...
Збережено в:
| Дата: | 2019 |
|---|---|
| Автори: | , , , , , , |
| 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!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
Репозитарії
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 |