Виявлення колективних аномалій у часових рядах

Федоренко, Є. Д.; Яндуков, Д. Є.

Публікація:
Виявлення колективних аномалій у часових рядах

dc.contributor.author	Федоренко, Є. Д.
dc.contributor.author	Яндуков, Д. Є.
dc.date.accessioned	2021-06-10T20:14:09Z
dc.date.available	2021-06-10T20:14:09Z
dc.date.issued	2021
dc.description.abstract	Anomaly detection for time series data has been an important area of research for a long time. The main work on anomaly detection techniques has focused on statistical approaches. In recent years, more and more machine learning algorithms have been developed to detect anomalies in time series. There are three basic types of anomalies, this work we devoted to the study of collective anomalies as the most complex and frequently encountered type of anomalies. The implementation of this type of anomalies was carried out by the k-means method as the most universal method in our opinion.	uk_UA
dc.identifier.citation	Федоренко Є. Д. Виявлення колективних аномалій у часових рядах // Є. Д. Федоренко, Д. Є. Яндуков // Радіоелектроніка та молодь у ХХI столітті : матеріали 25-го Міжнар. молодіж. форума, 20–22 квітня 2021 р. – Харків : ХНУРЕ, 2021. – Т. 7, 10. – С. 83–84.	uk_UA
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/16429
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.publisher	ХНУРЕ	uk_UA
dc.subject	колективні аномалії	uk_UA
dc.subject	часові ряди	uk_UA
dc.subject	кластеризація	uk_UA
dc.subject	метод k-середніх	uk_UA
dc.title	Виявлення колективних аномалій у часових рядах	uk_UA
dc.type	Thesis	uk_UA
dspace.entity.type	Publication