УДК 004.056
DOI: 10.36871/2618-9976.2020.11.002
Авторы
Бекенева Яна А.
Кандидат технических наук, Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина), Санкт-Петербург, Россия
Аннотация
Различного рода аномальные ситуации в процессах могут быть связаны как с незначительными отклонениями, так и с серьезными неполадками или нарушениями, которые могут привести к непоправимым последствиям и финансовым потерям. Своевременное выявление аномалий позволяет повлиять на ход процесса и минимизировать последствия обнаруженных отклонений от нормального хода процесса. Выявление аномалий является одной из задач анализа данных. Современные системы мониторинга содержат большое количество разных устройств, данные от которых могут быть использованы в качестве исходных данных при проведении интеллектуального анализа. Большое влияние на качество анализа оказывает предварительная обработка данных. В работе представлены варианты применения различных методов анализа данных для решения задач выявления аномалий в процессах, связанных с перемещениями движущихся объектов. Описаны этапы подготовки данных к разным методам анализа. Большое внимание уделяется набирающим популярность методам интеллектуального анализа процессов. Рассматриваются особенности формата входных данных для методов интеллектуального анализа процессов, а также особенности назначения атрибутов. Предложенные методы обработки данных были протестированы на нескольких наборах данных, связанных с перемещениями грузовых транспортных средств на распределенной территории организации и перемещениями сотрудников в офисном здании
Ключевые слова
Интеллектуальный анализ данных
подготовка данных
распределенные системы мониторинга
анализ процессов
выявление аномалий
журналы событий
