Algorithm flars and recognition of time series anomalies - Gvishiani, A.D.; Agayan, S.M.; Bogoutdinov, Sh.R.; Tikhotski, S.A.; Hinderer, J.; Bonnin, J.; Diament, M. (Системні дослідження та інформаційні технології, 2004)
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. 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. 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.