🥇9 ụzọ iji chọpụta anomalies

В akụkọ gara aga anyị kwuru gbasara amụma usoro oge. Ọganiihu ezi uche dị na ya ga-abụ edemede maka ịchọpụta ihe adịghị mma.

Ngwa

A na-eji nchọpụta anomaly na mpaghara dịka:

1) amụma mmebi akụrụngwa

Ya mere, na 2010, nje Stuxnet wakporo centrifuges Iran, bụ nke setịpụrụ akụrụngwa na arụ ọrụ na-adịghị mma ma nwee nkwarụ ụfọdụ n'ime akụrụngwa n'ihi ngwa ngwa.

Ọ bụrụ na ejirila algọridim nchọpụta ihe na-adịghị mma na akụrụngwa, a gaara ezere ọnọdụ ọdịda ahụ.

A na-eji ọchụchọ maka anomalies na-arụ ọrụ nke ngwá ọrụ ọ bụghị nanị na ụlọ ọrụ nuklia, kamakwa na metallurgy na ọrụ nke ụgbọ elu turbines. Na mpaghara ndị ọzọ ebe iji nyocha amụma dị ọnụ ala karịa mfu enwere ike n'ihi ndakpọ na-enweghị atụ.

2) amụma aghụghọ

Ọ bụrụ na ewepụrụ ego na kaadị ị na-eji na Podolsk na Albania, ọ ga-adị mkpa ka enyochakwu azụmahịa ahụ.

3) Ịmata usoro ndị ahịa na-adịghị mma

Ọ bụrụ na ụfọdụ ndị ahịa gosipụtara omume na-adịghị mma, enwere ike ịnwe nsogbu ị na-amaghị.

4) Nchọpụta nke ọchịchọ na ibu na-adịghị mma

Ọ bụrụ na ịre ahịa n'ụlọ ahịa FMCG agbadala n'okpuru oge ntụkwasị obi nke amụma ahụ, ọ bara uru ịchọta ihe kpatara ihe na-eme.

Ụzọ na-achọpụta anomalies

1) Kwado igwe vector nwere otu klas otu-klas SVM

Kwesịrị ekwesị mgbe data dị na ọzụzụ ọzụzụ na-esote nkesa nkịtị, mana ihe nlele ule nwere anomalies.

Igwe vector nkwado nke otu klaasị na-arụ elu na-adịghị ahụ anya gburugburu mmalite. Ọ ga-ekwe omume ịtọ oke nkwụsị nke data a na-ewere dị ka ihe na-adịghị mma.

Dabere na ahụmịhe nke otu DATA4 anyị, Otu-Klas SVM bụ algọridim a na-ejikarị eme ihe maka idozi nsogbu nke ịchọta ihe adịghị mma.

2) Kewapụ usoro ọhịa

Site na usoro "random" nke iwu osisi, ihe ọkụkụ ga-abanye n'akwụkwọ n'oge mmalite (n'ebe dị omimi nke osisi ahụ), ya bụ. ihe ọkụkụ na-adị mfe “kewapụ.” Mwepụ nke ụkpụrụ na-adịghị mma na-eme na nrịanrịa mbụ nke algọridim.

3) envelopu Ellipt na ụzọ ọnụ ọgụgụ

A na-eji ya mgbe a na-ekesa data ahụ. Na nso nha bụ ọdụ nke ngwakọta nke nkesa, ka anomalous uru.

Enwere ike itinye usoro nchịkọta akụkọ ndị ọzọ na klaasị a.

Foto sitere na dyakonov.org

4) Usoro metrik

Ụzọ gụnyere algọridim dị ka ndị agbata obi k- kacha nso, agbataobi k- kacha nso, ABOD (nchọpụta ihe na-eme ka akụkụ akụkụ) ma ọ bụ LOF (ihe na-emepe emepe).

Kwesịrị ekwesị ma ọ bụrụ na anya n'etiti ụkpụrụ na njirimara bụ nhata ma ọ bụ normalized (ka ọ ghara ịlele boa constrictor na parrots).

Algọridim ndị agbata obi kacha nso na-eche na ụkpụrụ nkịtị dị n'otu mpaghara nke oghere multidimensional, na anya na anomalies ga-adị ukwuu karịa hyperplane nkewa.

5) Ụzọ ụyọkọ

Ihe kachasị mkpa nke usoro ụyọkọ bụ na ọ bụrụ na uru karịrị ego ole na ole pụọ na ebe ụyọkọ, uru ahụ nwere ike iwere ihe na-adịghị mma.

Isi ihe bụ iji algọridim nke na-achịkọta data nke ọma, nke dabere na ọrụ ahụ akọwapụtara.

6) Usoro akụrụngwa nke isi

Kwesịrị ekwesị ebe a na-akọwapụta ntụziaka nke mgbanwe kacha ukwuu na mgbasa.

7) Algorithms dabere na amụma usoro oge

Echiche bụ na ọ bụrụ na uru daa n'èzí oge ntụkwasị obi amụma, a na-ewere uru ahụ dị ka ihe na-adịghị mma. Maka ịkọ usoro oge, a na-eji algọridim dị ka smoothing ugboro atọ, S(ARIMA), nkwalite, wdg.

A tụlere algọridim usoro amụma usoro oge n'isiokwu gara aga.

8) mmụta a na-achịkwa (regression, nhazi ọkwa)

Ọ bụrụ na data ahụ na-enye ohere, anyị na-eji algọridim sitere na nkwụghachi azụ azụ ruo na netwọkụ na-emekarị. Ka anyị tụọ ọdịiche dị n'etiti amụma na uru ọ bara, wee bịaruo nkwubi okwu n'ókè nke data na-apụ na ụkpụrụ. Ọ dị mkpa na algọridim nwere ikike izugbe zuru oke yana na usoro ọzụzụ enweghị ụkpụrụ na-adịghị mma.

9) Nlereanya nlereanya

Ka anyị bịaruo nsogbu nke ịchọ anomalies dị ka nsogbu nke ịchọ ndụmọdụ. Ka anyị were SVD ma ọ bụ igwe nrụpụta ihe decompose matrix anyị, wee were ụkpụrụ dị na matriks ọhụrụ ahụ dị iche na nke mbụ dị ka ihe na-adịghị mma.