Компонент обнаружения аномалий и расчёт метрик качества обнаружения аномалий во временных рядах
обнаружение аномалий машинное обучение
Программа предназначена для экспериментального сравнения эффективности различных методов машинного обучения, реализованных в библиотеках sklearn и pyod, в задаче обнаружения аномалий в работе систем водоснабжения. Экспериментальные расчеты выполнены на примере набора данных swat. Результаты расчетов используются далее для выбора и обучения наиболее эффективного алгоритма.
Оценка качества обнаружения аномалий производится путем вычисления трех типов показателей: по отдельным записям в наборе данных, на основе скорректированных меток отдельных записей, по временным окнам записей.
Обнаружение аномалий в работе систем водоснабжения.
Игорь
Котенко
Витальевич
главный научный сотрудник
Доктор технических наук
Профессор
AAS-5349-2020
15925268000
РОССИЯ
Андрей
Ронжин
Леонидович
директор
РОССИЯ
49.33.35
Надежность сетей связи и защита информации
81.96.00
Защита информации
01.02.ET
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
01.02.EW
COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING
Ольга
Тушканова
Николаевна
Написание исходного текста программы, программная реализация алгоритма, разработка алгоритма, формализация задачи.
РОССИЯ
Диана
Левшун
Альбертовна
Разработка программного модуля.
РОССИЯ
Евгения
Новикова
Сергеевна
Разработка спецификации программы, тестирование программы.
РОССИЯ
РНФ
Российский научный фонд
1137799022261
Организация
Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно
Фонды
СПБ ФИЦ РАН; ФГБУН СПБ ФИЦ РАН
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ "САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК"
1027800514411
АНДРЕЙ
РОНЖИН
ЛЕОНИДОВИЧ
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения