Original Research Journal

Article title: СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОБУЧЕНИЯ БЕЗ УЧИТЕЛЯ ДЛЯ ДЕТЕКЦИИ АНОМАЛИЙ В МНОГОМЕРНОЙ ПРОМЫШЛЕННОЙ ТЕЛЕМЕТРИИ

Authors: Морозова В. С., Потапов А. Е.

Keywords: обнаружение аномалий, методы машинного обучения без учителя, предиктивное обслуживание

Pages: 25-33

Abstract:

В настоящее время растет распространение данных в области промышленной телеметрии, и соответственно, для улучшения стратегий поиска аномалий в производственных циклах необходимо пересматривать и оптимизировать стратегии их поиска. В машинном обучении существует множество алгоритмов для поиска аномалий во временных рядах. С помощью методов машинного обучения можно обнаружить различные закономерности неисправности оборудования и затем предотвратить выход из строя машины. Однако отдельные алгоритмы могут давать ложные результаты в различных наборах данных, и ни один алгоритм не может работать оптимально во всех сценариях. В рамках этого исследования представлен сравнительный анализ алгоритмов машинного обучения без учителя для поиска аномалий в производственных циклах. В исследовании используются плотностные, геометрические методы, ансамбли машинного обучения.

Full text is not available

Download full text
  • ISSN: 2222-0402

Полезная информация

Get a FREE mansucript checking

Our expert team reviews the manuscript and prepares a useful report regarding what can be improved. It's fast and it's FREE.

We are also professionals in language editing. Try us and learn more about what our services by clicking here