Выполнен анализ влияния выбора пороговых значений стратегии принятия решений на возникновение ошибок первого и второго рода при выявлении аномалий в процессе мониторинга параметров окружающей среды, которые на практике описываются распределениями общего вида. В ходе целенаправленного эксперимента рассмотрены аномалии двух классов: сдвиг распределения наблюдения и повышение дисперсионности. Выполнена оценка чувствительности детектирующего статистического метода и сформулированы практические рекомендации по выбору пороговых значений системы поддержки принятия решений по выявлению аномалий, учитывающие закон распределения наблюдаемой случайной величины. Ключевые слова: мониторинг, математическое моделирование, детектирование аномалий, кластеризация, критические системы, интеллектуальный анализ данных, распределение общего вида.
An approach to solve the problem of operative anomalies recognition in scalar fields data for monitoring objects and processes using the gradient method and the system of specific information metrics is proposed. Metrics of module and direction standard deviation of the gradient fields difference are used. A binary classifier system method and a mathematical model and a recognition procedure that works in an interactive mode are constructed. The process of proposed approach operation is illustrated using the example of water temperature vertical spatial sounding data sample of Kruglaya Bay area of the city of Sevastopol.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.