Главная страница « Научно-исследовательский семинар «

Рассматривается задача выделения и классификации траекторий аномального поведения на временных рядах, генерируемых некоторой динамической системой. Особенность задачи заключается в том, что траектории (временные ряды) аномального поведения при работе системы в разных условиях могут отличаться друг от друга по длине и по амплитуде, и на них может быть наложен шум, что существенно ограничивает применимость большинства традиционных алгоритмов распознавания.

Для решения данной задачи, используется метод анализа временных рядов, основанный на алгебраическом подходе. В его основе лежит идея разметки точек ряда аксиомами (условиями). Метод включает в себя два этапа: этап обучения и этап распознавания. Этап обучения состоит из двух шагов. На первом шаге строится система аксиом, а на втором каждому классу аномального поведения ставится в соответствие «эталонная» последовательность аксиом. Затем, на этапе распознавания предъявленный ряд размечается выбранной системой аксиом и на полученном ряде аксиом осуществляется поиск подпоследовательностей, близких к эталонным. Ключевой проблемой при этом является проблема выбора системы аксиом для данной конкретной задачи.

В работе используется генетический алгоритм для решения задачи автоматического выбора подходящей системы аксиом. При его реализации было введено три класса операций скрещивания и мутации систем аксиом, рассмотрено несколько видов селекции. Были проведены численные исследования предложенного метода и генетического алгоритма на модельных и реальных данных. При этом на модельных данных были получены системы аксиом, близкие к оптимальным, созданным вручную на основе априорных данных о модельном генераторе. Также, с помощью генетики были подобраны системы аксиом для задачи распознавания предсонного состояния человека. Получившийся алгоритм распознавания оказался точнее существующих традиционных, и работал в режиме реального времени.

Приглашаются аспиранты и стажеры программистских кафедр.