А.В. Скатков, А.А. Брюховецкий, И.А. Скатков
ФГАОУ «Севастопольский государственный университет»,
РФ, г. Севастополь, ул. Университетская, 33
DOI: 10.33075/2220-5861-2021-4-143-151
УДК 004.56
Реферат:
Рассматривается метод применения сплайн-интерполяции при решении задач идентификации аномальных состояний (А-событий) в информационных потоках данных и классификации указанных событий при контроле природно-технических объектов (ПТО). Подход базируется на основе представления интенсивности интерфейсного трафика кусочно-линейными сплайнами и реализован с использованием моделирующего стенда. На первом этапе генерируются и формируются описания в виде линейных сплайнов, представляющих состояния контролируемых объектов, одно из которых подвержено внешнему возмущению. На втором этапе сформированные описания сплайнов используются для оценки расхождений между исследуемыми распределениями и влияния ряда факторов на достоверность принимаемых решений с использованием методов вероятностного моделирования в среде Anylogic.
В процессе имитационного моделирования становится возможным определение и оценка совокупности следующих характеристик: параметрически настраиваемых пороговых значений критических областей; соответствие теоретического и эмпирического распределения случайной величины; области достоверного распознавания состояния ПТО и ПТС; области принятия гипотез.
В зависимости от назначения модели, уровня критичности объектов контроля эксперт вправе задавать необходимые пороговые значения настроечных параметров модели, для которых, с одной стороны, будет обеспечена высокая достоверность контролируемых значений характеристик объектов, с другой – достигается допустимое число ошибок первого и второго рода, а значит, будут снижены риски при принятии ошибочных решений.
Полученные результаты исследования подтверждают устойчивость и чувствительность метода при выборе пороговых значений интервалов, определяющих состояния ПТО.
Ключевые слова: сплайн-интерполяция, идентификация А-событий, вероятностная модель, статистические оценки, непараметрический критерий.
Для цитирования: Скатков А.В., Брюховецкий А.А., Скатков И.А. Идентификация уязвимости состояний природно-технических объектов на основе линейной сплайн-интерполяции интенсивности интерфейсного трафика // Системы контроля окружающей среды. 2021. Вып. 4 (46). C. 143–151.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- Гайский В.А., Гайский П.В. Многомерный гармонический анализ при измерениях полей морской среды // Системы контроля окружающей среды. 2019. № 4 (38). С. 33–42. DOI:
10.33075/2220-5861-2019-4-33-42 - Chan P.K., Mahoney M.V. Modeling multiple time series for anomaly detection // In Proceedings of the Fifth IEEE International Conference on Data Mining. IEEE Computer Society, Washington, USA, 2005. P. 90–97.
- Agarwal D. Detecting anomalies in cross-classified streams: a bayesian approach // Knowledge and Information Systems. 2006. Vol. 11, No. 1. P. 29–44.
- Стечкин С.Б., Субботин Ю.Н. Сплайны в вычислительной математике. М.: Наука, 1976. 247с.
- К. де Бор. Практическое руководство по сплайнам. М.: Радио и связь, 1985. 303 с.
- Канахен Д., Моулер К., Нэш С. Численные методы и программное обеспечение. М.: Мир, 1998. 286 с.
- Алексеев Е.Р., Чеснокова О.В., Рудченко Е.А. Scilab: Решение инженерных и математических задач. М.: ALT Linux: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. 269 с.
- Ильин В.А., Садовничий В.А., Сендов Бл.Х. Математический анализ. Продолжение курса. М.: Изд-во МГУ, 1987. 342 с.
- Алберг Дж. Теория сплайнов и ее приложения / Дж. Алберг, Э. Нильсон, Дж. Уолш. М.: Мир, 1972. 319 с.
- Адаптивный метод обнаружения уязвимостей интерфейсов беспилотных транспортных средств в инфраструктуре умного города / А.В. Скатков, А.А. Брюховецкий, Д.В. Моисеев [и др.] // Инфокоммуникационные технологии. 2020. Т. 18, № 1. С. 45–50.
