Все статьи автора в журнале: Севернов В.В.

1. Решение задачи классификации поверхностей методом решающих деревьев

   Solving the problem of surface classification by the decision tree method

   Номер: 2020 / 10

   Севернов Б.В. | Severnov B.V. | Севернов В.В. | Severnov V.V. | bsevernov@gmail.combsevernov@gmail.com

   Авторы статьи

   Authors

   Севернов Б.В.

   Severnov B.V.

   Севернов В.В.

   Severnov V.V.

   bsevernov@gmail.com

   bsevernov@gmail.com

   ---

   Решение задачи классификации поверхностей методом решающих деревьев

    

   УДК 681.513

    

   Рассмотрена задача формирования алгоритмического обеспечения навигационного комплекса беспилотной машины. Исследован алгоритм классификации поверхностей, предложен способ построения деревьев решений на основе реальных данных с IMU (Inertial Measurement Unit). Разработаны алгоритм классификации поверхностей, метрики качества и матрица ошибок модели.

   ---

   Ключевые слова

   беспилотная машина; машинное обучение; деревья решений; классификация; критерии информативности; критерий Джини; энтропийный критерий; метрики качества модели; матрица ошибок модели

   Solving the problem of surface classification by the decision tree method

   The problem of the algorithmic support formation for the navigation complex of an unmanned vehicle is considered. The surface classification algorithm is researched, a method for constructing decision trees based on real data with an IMU (Inertial Measurement Unit) is proposed. The surface classification algorithm, quality metrics and model error matrix are developed.

   ---

   Keywords

   unmanned vehicle; machine learning; decision trees; classification; information content criteria; Gini test; entropy criterion; model quality metrics; matrix of model errors

2. Применение алгоритмов машинного обучения для детектирования аномалий в потоках больших данных показаний датчиков

   Application of machine learning algorithms for detecting anomalies in big data streams of sensor readings

   Номер: 2023 / 10

   Севернов В.В. | Severnov V.V. | Севернов Б.В. | Severnov B.V. | vsevernov@gmail.com_, bsevernov@gmail.comvsevernov@gmail.com_, bsevernov@gmail.com

   Авторы статьи

   Authors

   Севернов В.В.

   Severnov V.V.

   Севернов Б.В.

   Severnov B.V.

   vsevernov@gmail.com_, bsevernov@gmail.com

   vsevernov@gmail.com_, bsevernov@gmail.com

   ---

   Применение алгоритмов машинного обучения для детектирования аномалий в потоках больших данных показаний датчиков

    

   УДК 658.513

   DOI: 10.36652/0869-4931-2023-77-10-453-459

    

   Приведены обзор базовых алгоритмов детектирования аномалий и их реализация в прикладной задаче обработки потоков больших данных показаний датчиков. Предложены новые подходы к детектированию аномалий на основе различных архитектур нейросетевых автоэнкодеров и приведен их сравнительный анализ.

    

   ---

   Ключевые слова

   детектирование аномалий, машинное обучение, нейронные сети, рекуррентная нейронная сеть, энкодер, декодер, полносвязный слой, латентный вектор

   Application of machine learning algorithms for detecting anomalies in big data streams of sensor readings

   An overview of the basic anomaly detection algorithms and their implementation in the applied problem for big data streams processing of sensor readings is considered. New approaches for detecting anomalies based on various architectures of neural network autoencoders are proposed and their comparative analysis is considered.

   ---

   Keywords

   anomaly detection, machine learning, neural networks, recurrent neural network, encoder, decoder, fully connected layer, latent vector