Виявлення аномалій у MicroGrid методами машинного навчання
DSpace at NTB NTUU KPI
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Виявлення аномалій у MicroGrid методами машинного навчання
|
|
| Creator |
Комаревич, Олександр Миколайович
|
|
| Contributor |
Ямненко, Юлія Сергіївна
|
|
| Subject |
MicroGrid
великі дані машинне навчання виявлення аномалій Big Data Machine Learning Anomaly Detection 004.942:519.876 |
|
| Description |
В магістерській дисертації розглядається задача застосування Anomaly Detection як один із засобів Machine Learning для визначення нетипових моделей поведінки людини (аномальної поведінки) у MicroGrid. Наукова новизна отриманих результатів полягає у отриманні подальшого розвитку теорії застосування методів машинного навчання для обробки та аналізу великих даних (Big Data) в частині виявлення аномалій поведінки людини у MicroGrid. Вперше запропоновано розв’язання задачі пошуку аномалій різних поведінкових моделей на базі застосування методу опорних векторів (SVM). За допомогою розробленого програмного забезпечення користувач може переглядати інтервали часу обраного дня та аналізувати випадки фіксування аномалій.
In the master's thesis the problem of using Anomaly Detection as one of the means of Machine Learning for the determination of non-typical behavior patterns (abnormal behavior) in MicroGrid is considered. The scientific novelty of the results is further development of machine learning methods for the processing and analysis of Big Data in terms of identifying human behavior anormalies in MicroGrid. For the first time the solution of the problem of finding anomalies of different behavioral models based on the application of the method of support vector machine (SVM) is proposed. With the help of the software developed, the user can view the time intervals of the selected day and analyze the cases of fixing anomalies. В магистерской диссертации рассматривается задача применения Anomaly Detection как одного из средств Machine Learning для определения нетипичных моделей поведения человека (аномального поведения) в MicroGrid. Научная новизна полученных результатов заключается в дальнейшем развитии теории применения методов машинного обучения для обработки и анализа больших данных (Big Data) в части выявления аномалий поведения человека в MicroGrid. Впервые предложено решение задачи поиска аномалий различных поведенческих моделей на базе применения метода опорных векторов (SVM). С помощью разработанного программного обеспечения пользователь может просматривать интервалы времени избранного дня и анализировать случаи фиксирования аномалий. |
|
| Date |
2019-01-08T14:53:24Z
2019-01-08T14:53:24Z 2018 |
|
| Type |
Master Thesis
|
|
| Identifier |
Комаревич, О. М. Виявлення аномалій у MicroGrid методами машинного навчання : магістерська дис. : 171 Електроніка / Комаревич Олександр Миколайович. – Київ, 2018. – 95 с.
http://ela.kpi.ua/handle/123456789/25607 |
|
| Language |
uk
|
|
| Format |
95 с.
application/pdf |
|
| Publisher |
Київ
|
|