ГИБРИДНЫЕ ПОДХОДЫ К ФОРМАЛИЗАЦИИ ЭКСПЕРТНЫХ ЗНАНИЙ О ТЕМПОРАЛЬНЫХ ЗАКОНОМЕРНОСТЯХ В ГРУППЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ БАЗЫ ДАННЫХ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА
https://doi.org/10.21822/2073-6185-2016-43-4-104-111
Аннотация
Об авторах
Е. С. Стариков
Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова
Россия
Россия
Стариков Егор Сергеевич – аспирант.
656038, Алтайский край, г. Барнаул, пр. Ленина, 46
Л. И. Сучкова
Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова
Россия
Россия
Сучкова Лариса Иннокентьевна – доктор технических наук, доцент.
656038, Алтайский край, г. Барнаул, пр. Ленина, 46
Список литературы
1. Parsaye K.A. Characterization of Data Mining Technologiesand Processes // The Journal of Data Warehousing. 1998.№ 1.
2. Сучкова Л.И., К вопросу о методе выявления закономерностей в данных мониторинга [Текст], /Сучкова Л.И., Стариков Е.С.// Материалы 14 Международной конференции «Измерение, контроль, информатизация». Барнаул: АлтГТУ, 2013.С. 155-157.
3. Стариков Е.С., Формализация описания закономерностей в группах временных рядов [Текст], / Стариков Е.С. // Сборник по результатам XXI заочной научной конференции «Международный научно-исследовательский журнал», №11 (18) Часть 1 Екатеринбург, 2013. С. 131-132.
4. Павлов С.И., Системы искусственного интеллекта : учебное пособие / С.И. Павлов. Томск: Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2011. Ч. 1. 175 с. ISBN 978-5-4332-0013-5; [Электронный ресурс]. URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=208933.
5. Ярушкина Н.Г., Афанасьева Т.В., Перфильева И.Г. Интеллектуальный анализ временных рядов : учебное пособие Ульяновск : УлГТУ, 2010. 320 с.
6. M. Ёrchen, F., Ultsch, A.: Mining Hierarchical Temporal Patternsin Multivariate Time Series. In: Biundo, S., Fruhwirth, T., Palm, G. (eds.), KI 2004. Advancesin Artificial Intelligence, Proceedings 27 th Annual German Conferencein AI, Ulm, Germany, Springer, Heidelberg, (2004), pp. 127-140. URL: http://www.mybytes.de/papers/moerchen04mining.pdf.
7. Бокс Дж., Анализ временных рядов. Прогноз и управление / Дж. Бокс, Г. Дженкинс. – М.: Мир, 1974. – 406 с.
8. Стариков Е.С. Универсальный подход к описанию и использованию экспертной информации в системах мониторинга на базе паттернов поведения [Текст] / Стариков Е.С., Сучкова Л.И., Корешков Ю.Н., Корешкова А.А. // Ползуновский альманах, 2015, № 1, С.3135.
9. Сучкова Л.И. Алгоритмическое обеспечение мониторинга нештатных состояний объекта контроля на основе многомерных паттернов [Текст] / СучковаЛ.И. // Известия АГУ. – № 1/2/2013. – C. 118-122.
10. Сучкова Л.И., Идентификация воздействий в приборах охраны упреждающего типа [Текст]: монография / Л.И. Сучкова, И.А. Чумаков, А.Г. Якунин. – Doitschland, Saarbrücken, PalmariumAcademicPublishing. – 2013. -181 c.
Рецензия
Для цитирования:
Стариков Е.С., Сучкова Л.И. ГИБРИДНЫЕ ПОДХОДЫ К ФОРМАЛИЗАЦИИ ЭКСПЕРТНЫХ ЗНАНИЙ О ТЕМПОРАЛЬНЫХ ЗАКОНОМЕРНОСТЯХ В ГРУППЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ БАЗЫ ДАННЫХ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА. Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. 2016;43(4):104-111. https://doi.org/10.21822/2073-6185-2016-43-4-104-111
For citation:
Staricov E.S., Suchkova L.I. HYBRID APPROACHES TO THE FORMALISATION OF EXPERT KNOWLEDGE CONCERNING TEMPORAL REGULARITIES IN THE TIME SERIES GROUP OF A SYSTEM MONITORING DATABASE. Herald of Dagestan State Technical University. Technical Sciences. 2016;43(4):104-111. (In Russ.) https://doi.org/10.21822/2073-6185-2016-43-4-104-111
Просмотров: 486
Послать статью по эл. почте 
