?

Детальная информация
Таблица Карточка RUSMARC
Название: Алгоритмы обнаружения различных типов аномалий в данных: выпускная квалификационная работа магистра: 01.04.02 - Прикладная математика и информатика ; 01.04.02_02 - Математические методы анализа и визуализации данных
Авторы: Штерншис Андрей Сергеевич
Научный руководитель: Шевляков Георгий Леонидович
Другие авторы: Арефьева Людмила Анатольевна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2019
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: Алгоритмы; Вычислительные системы — Обеспечение сохранности данных; адаптивный вероятностный алгоритм; обнаружение выбросов; алгоритм отбраковки; статистические методы; модельно-ориентированные методы; машинное обучение; метод ближайших соседей; метод наименьших квадратов
УДК: 004.7.056.5; 004.421
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Магистратура
Код специальности ФГОС: 01.04.02
Группа специальностей ФГОС: 010000 - Математика и механика
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-2060
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\2134

Разрешенные действия: –

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

В данной работе рассмотрены статистические методы отбраковки выбросов. Разработан новый однопараметрический вероятностный метод отбраковки. Для поиска параметра алгоритма использованы методы наименьших квадратов и k ближайших соседей. Построенный алгоритм распространен на многомерный случай. Проведен сравнительный анализ алгоритмов.

In the given work statistical methods of outlier detection are considered. New one-parameter probability-based algorithm is constructed. For the parameter search methods of least squares and k nearest neighbours are used. Constructed algorithm is extended to multidimensional case. Comparison analysis is done.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 43
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика