| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Котько, Е. Н. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-05-13T06:00:22Z | - |
| dc.date.available | 2026-05-13T06:00:22Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Котько, Е. Н. Метод анализа состояний распределённых систем на основе телеметрических данных и машинного обучения / Е. Н. Котько – Текст : электронный // Репозиторий БГУИР, 2026. – URL: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63674 (дата обращения: 13.05.2026). | en_US |
| dc.identifier.issn | 2410-4655 | - |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63674 | - |
| dc.description | Опубликовано в репозитории БГУИР | - |
| dc.description.abstract | Разработан метод анализа состояний распределённых систем на основе телеметрических данных и машинного обучения. Предложен подход к преобразованию потоковых метрик в обучающее пространство с использованием скользящего окна наблюдений, позволяющий учитывать временную динамику системы. Для классификации применяется алгоритм Random Forest, устойчивый к шуму и нелинейным зависимостям метрик. Результатом является формирование датасета для задач предиктивного анализа отказов и оценки состояния распределённой инфраструктуры. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | неопубликованный документ | en_US |
| dc.subject | телеметрические данные | en_US |
| dc.subject | распределённые системы | en_US |
| dc.subject | предиктивный мониторинг | en_US |
| dc.subject | машинное обучение | en_US |
| dc.subject | временные ряды | en_US |
| dc.subject | прогнозирование отказов | en_US |
| dc.title | Метод анализа состояний распределённых систем на основе телеметрических данных и машинного обучения | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| Appears in Collections: | Публикации в репозитории БГУИР
|
