Оригинальные исследования (ОРИС)

Название статьи: СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОБУЧЕНИЯ БЕЗ УЧИТЕЛЯ ДЛЯ ДЕТЕКЦИИ АНОМАЛИЙ В МНОГОМЕРНОЙ ПРОМЫШЛЕННОЙ ТЕЛЕМЕТРИИ

Авторы: Морозова В. С., Потапов А. Е.

Ключевые слова: обнаружение аномалий, методы машинного обучения без учителя, предиктивное обслуживание

Страницы: 25-33

Аннотация:

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.

Полный текст статьи недоступен

Скачать полный текст статьи
  • ISSN: 2222-0402

Журнал индексируется в Российском индексе научного цитирования (РИНЦ)

Отправить статью в журнал "Оригинальные исследования (ОРИС)"

Журнал "Оригинальные исследования (ОРИС)" (включен в РИНЦ) ведет прием статей в ближайший номер до 31 мая 2026 г. 

Полезная информация

Наша группа в "Контакте"

Мы тестируем новый сервис подбора журналов

Теперь найти подходящее вам издание будет намного проще и быстрее. Попробуйте его в Телеграме тут - ORESJournalBot и будем рады вашей обратной связи:)

Давайте попробуем

Работаем с 2011 года

Опубликовали >15000 статей

Нам доверяют 11000 авторов

Гарантируем сроки публикации

Оформляем сотрудничество договором

Принимаем оплату легально по счёту