| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Афанасьева, Т. В. | - |
| dc.contributor.author | Заварзин, Д. В. | - |
| dc.date.accessioned | 2016-05-26T14:14:19Z | - |
| dc.date.accessioned | 2017-07-18T09:11:35Z | - |
| dc.date.available | 2016-05-26T14:14:19Z | - |
| dc.date.available | 2017-07-18T09:11:35Z | - |
| dc.date.issued | 2016 | - |
| dc.identifier.citation | Афанасьева, Т. В. Описание подхода к извлечению знаний об аномалиях локальных тенденций временного ряда / Т. В. Афанасьева, Д. В. Заварзин // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2016) : материалы VI междунар. науч.-техн. конф. (Минск, 18 - 20 февраля 2016 года) / редкол. : В. В. Голенков (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУИР, 2016. – С. 305 - 308. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/7049 | - |
| dc.description.abstract | В работе предлагается новый подход для извлечения знаний об аномалиях в данных которые представлены в
виде локальных нечетких тенденций временных рядов (ВР). Работа основана на определениях гранулярного
представления ВР, а также классификациях аномалий и свойств поведения нечетких тенденций ВР описанных в
предыдущих работах. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.language.iso | en | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | извлечение знаний | ru_RU |
| dc.subject | поиск аномалий | ru_RU |
| dc.subject | временной ряд | ru_RU |
| dc.subject | нечеткая тенденция | ru_RU |
| dc.title | Описание подхода к извлечению знаний об аномалиях локальных тенденций временного ряда | ru_RU |
| dc.title.alternative | Description approach to extracting knowledge about global trends anomalies time series | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | The paper proposes a new approach for extracting
knowledge of the anomalies in the data presented in the
form of local fuzzy time-series trends. The work is
based on the definitions of granular representation of
time series, as well as classifications of anomalies and
behavior properties of fuzzy BP trends described in
previous papers. | - |
| Appears in Collections: | OSTIS-2016
|
