Оцінювання ефективності системи прогнозування особливих випадків у польоті на основі аналізу діагностичних даних технологічного обладнання повітряного судна
DOI: 10.31673/2412-9070.2020.041821
Анотація
Запропоновано підхід до оцінювання ефективності системи прогнозування особливих випадків у польоті на основі аналізу діагностичних даних технологічного обладнання повітряного судна. Прогнозування особливих випадків у польоті є основним завданням параметричного діагностування технологічного обладнання повітряного судна. Для розв’язання цього завдання розроблено метод прогнозування особливих випадків у польоті на основі виявлення аномальних послідовностей у діагностичних даних технологічного обладнання повітряного судна. Для виявлення аномальних послідовностей пропонується використовувати гібридну стохастичну модель.
Ключові слова: безпека польотів; особливі випадки в польоті; параметрична діагностика; прогнозування; аномальна послідовність; часовий ряд; темпоральний патерн.
Список використаної літератури
1. Chandola V., Arindam Banerjee, Vipin Kumar. Anomaly detection: a survey // ACM Computing Surveys. 2009. P. 1–72.
2. Joshi M. V., Agarwal R. C., Kumar V. Predicting rare classes: can boosting make any weak learner strong? // Proceedings of the Eighth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining ACM. New York, NY, USA, 2002. P. 297–306.
3. Chawla N. V., Japkowicz N., Kotcz A. Editorial: special issue on learning from imbalanced data sets // SIGKDD Explorations 6 (1). 2004. P. 1–6.
4. Steinwart I., Hush D., Scovel C. A classification framework for anomaly detection // Journal of Machine Learning Research 6. 2005. P. 211–232.
5. Tajbakhsh A., Mohammad Rahmati, Abdolreza Mirzaei. Intrusion detection using fuzzy association rules // Applied Soft Computing 9 (2). 2009. P. 462–469.
6. Xu X., Wang X. N. Adaptive network intrusion detection method based on PCA and support vector machines // ADMA 2005, Lecture Notes in Artificial Intelligence, LNAI 3584. 2005. P. 696–703.
7. Jha S., Tan K., Maxion R. Markov chains, classifiers, and intrusion detection // Proceedings of the Computer Security Foundations Workshop (CSFW). 2001, June.
8. Obidin D. The concept of functional stability for complex intellectual control systems // Zbornik prispevkov z medzinárodného vedeckého seminára «Riadenie bezpečnosti zložitẏch systémov». 18–22 februára 2013. Liptovský Mikuláš: Akadémia ozbrojených sil generála Milana Rastislava Štefánika, 2013. Str. 68–73.
