Подход к оценке качества обнаружения аномалий в технологических сигналах

doi:10.35752/1991-2927-2022-2-68-80-89

Эндаумент фонд ТГУ!
Впиши своё имя в историю университета
- Сделать пожертвование -

Андрющенко, Владимир Сергеевич | Кошечкин, Александр Алексеевич

Add to "Quick Collection"

Description	Size	Format
Подход к оценке качества обнаружения аномалий в технологических сигналах	1 MB	Adobe Acrobat PDF	Read	Download
DOI Доступ к ресурсу на сайте издателя			10.35752/1991-2927-2022-2-68-80-89

#обнаружение аномалий

#технологические сигналы

#метрики оценки

#временные ряды

#классификация данных

Title: Подход к оценке качества обнаружения аномалий в технологических сигналах
Title: An approach to evaluate the quality of anomaly detection in technological signals
Creator: Карев, Святослав Васильевич
|
Кошечкин, Александр Алексеевич
|
Мурзагулов, Дамир Альбертович
|
Андрющенко, Владимир Сергеевич
|
Замятин, Александр Владимирович
Date: 2022
DOI: 10.35752/1991-2927-2022-2-68-80-89
Description: Технологический сигнал (ТС) - одномерный временной ряд, который представляет собой упорядоченные последовательности данных дискретного времени. В связи с наличием временно́й размерности методы обнаружения аномалий во временных рядах должны учитывать временные корреляции и другие связанные со временем особенности. Как правило, для оценки качества метода обнаружения аномалий используется матрица неточностей и производные от нее метрики, такие как точность, полнота, F-мера и др. Эти метрики, однако, не учитывают наличие временной размерности. Метрика, скомпонованная из F-меры и метрик, основанных на расстоянии, позволяет учесть момент начала аномалии, баланс между ошибками первого и второго рода, наличие аномального участка (АУ). В работе предлагается подход к построению метрики качества обнаружения аномалий в ТС, комплексно компонующий указанные характеристики. За счет такой компоновки метрика оценивает временную размерность данных, позволяет более адекватно оценить наличие точечных аномалий и возникновение АУ в ТС с учетом их особенностей, отделяя их от штатных (нормальных, типичных) сигналов. Интегральная оценка учитывает не только различные особенности данных, но и может быть настроена с учетом специфики конкретной задачи. В работе приведены результаты апробации предложенной метрики качества, показавшие эффективность предложенного подхода к оценке качества обнаружения аномалий в ТС. Превосходство предложенной метрики в рассмотренных ситуациях составило в среднем более 10%. При этом дополнительным ключевым преимуществом метрики перед аналогами является возможность её настройки с учетом специфики данных и используемых моделей обнаружения аномалий.