Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/ Сучасний стан науков...arrow_drop_down
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
addClaim

This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.

You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.

Використання моделі Isolation Forest для виявлення аномалій у даних вимірювань

Authors: Valeriy Aschepkov;

Використання моделі Isolation Forest для виявлення аномалій у даних вимірювань

Abstract

Предметом дослідження є модель ізольованого лісу, яка є потужним та ефективним інструментом для виявлення аномалій у вимірюваних показниках та викидів, що може застосовуватися в різних сферах, де важливо забезпечити високу точність і надійність вимірювань. Мета роботи – застосування моделі ізольованого лісу для виявлення незвичайних або аномальних зразків, що відрізняються від типових патернів у вихідних показниках. Це досягається з допомогою ізоляції аномальних зразків від нормальних з допомогою побудови багатьох різних дерев рішень. Завданням статті є виявлення викидів у результатах, які були отримані в процесі дослідження з підготовки до міжнародних порівнянь на державному первинному еталоні масової та об’ємної витрати рідини, маси та об’єму рідини, що протікає по трубопроводу, з допомогою вимірювання коріолісового витратоміра. Показники, зібрані під час метрологічних досліджень, обробляються моделлю для виявлення аномалій. Ця модель аналізує результати та визначає аномальні або викидні значення, що можуть свідчити про систематичні або випадкові помилки вимірювань. Вона дає змогу швидко та ефективно виявити навіть найменші відхилення в показниках, що допомагає підтримувати високу точність і достовірність результатів вимірювань. Основними методами вияву викидів у статистичному аналізі, які не залежать від розподілу показників, є критерій Граббса, міжквартильний розподіл, середньоквадратичне відхилення. Вони чутливі до розміру вибірки, але є простими та зрозумілими інструментами. Проте модель ізольованого лісу також має обмеження, зокрема вона може бути вимогливою до обчислювальних ресурсів за умови великих обсягів інформації. Крім того, необхідно брати до уваги, що використання моделі вимагає належного налаштування параметрів для досягнення оптимальних результатів. Результатом дослідження є оцінка ефективності моделі ізольованого лісу способом порівняння її з традиційними методами виявлення викидів. Порівняльний аналіз результатів різних підходів до одного завдання є ефективним методом оцінювання ефективності роботи моделі. Висновки. Наприкінці статті сформульовано перспективу подальшого дослідження з окресленого напряму. Робота буде спрямована на впровадження методів виявлення аномалій у вимірюваних показниках і покращення точності та достовірності результатів вимірювань у різних галузях, що може широко застосовуватися в науці та промисловості.

Keywords

Engineering economy, TA177.4-185, невизначеність; виявлення аномалій; вимірювання; метрологія; оброблення даних; алгоритми машинного навчання; статистичні методи.

  • BIP!
    Impact byBIP!
    selected citations
    These citations are derived from selected sources.
    This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    0
    popularity
    This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
    Average
    influence
    This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    Average
    impulse
    This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
    Average
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
selected citations
These citations are derived from selected sources.
This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Citations provided by BIP!
popularity
This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
0
Average
Average
Average
gold