NAU Harvester System
THE TENSOR DECOMPOSITION OF THE DATA MINING TECHNOLOGY: TIME SERIES ANALYSIS
Наукові журнали Національного Авіаційного Університету
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
THE TENSOR DECOMPOSITION OF THE DATA MINING TECHNOLOGY: TIME SERIES ANALYSIS
ТЕНЗОРНЫЕ ДЕКОМПОЗИЦИИ КАК ТЕХНОЛОГИИ DATA MINING: АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ТЕНЗОРНЫЕ ДЕКОМПОЗИЦИИ КАК ТЕХНОЛОГИИ DATA MINING: АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ |
|
| Creator |
Минаев, Ю. Н.
Гузий, Н. Н. Филимонова, О. Ю. Минаева, Ю. И. |
|
| Subject |
—
time row; tensor; matrix equation; anomalies; trand; trace; invariants 519.246.8+ 512.643.4 +004.8 (075)+ 004.422.632.4. — временной ряд; тензор; матричное уравнение; аномалии; тренд; следует; инварианты 519.246.8+ 512.643.4 +004.8 (075)+ 004.422.632.4. — часовий ряд; тензор; матричне рівняння; аномалії; тренд; слід; інваріанти 519.246.8+ 512.643.4 +004.8 (075)+ 004.422.632.4. |
|
| Description |
In the article method of intellectual analysis TS, realised in the manner of deciding the matrix equations, link consequent tensor-windows TS, at a level rate of univariate models is considered. Incorpo-rated generalise feature of minimum fragment. Deciding the matrix equations allow calculate invariants (traces, norms and others), matrixes of singular values, Frobenius distances between matrixes, define trands of traces, norms, distances; change of trand a sign of anomaly TS or falling out of conditions a rate.
Предложен метод интеллектуального анализа числовых рядов (ВР), который реализован в виде решения матричных уравнений, связывающих последовательные тензор-окна ЧР на уровне одномерных моделей. Создано обобщенную характеристику минимального фрагмента ЧР. Решения матричных уравнений позволяют об-числити инварианты (следы, нормы и др.), матрицы сингулярных величин, Фробеніусові расстояния между мат-рицями, определить тренды следов, норм, расстояний, признаки аномаліі ЧР. Запропоновано метод інтелектуального аналізу числових рядів (ЧР), який реалізовано у вигляді розв’язку матричних рівнянь, що зв’язують послідовні тензор-вікна ЧР на рівні одновимірних моделей. Створено узагальнену характеристику мінімального фрагменту ЧР. Розв’язки матричних рівнянь дозволяють обчислити інваріанти (сліди, норми та ін.), матриці сингулярних величин, Фробеніусові відстані між матрицями, визначити тренди слідів, норм, відстаней, ознаки аномаліі ЧР. |
|
| Publisher |
National Aviation University
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2016-07-06
|
|
| Type |
—
— — |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/SBT/article/view/10562
10.18372/2310-5461.30.10562 |
|
| Source |
Наукоємні технології; Том 30, № 2 (2016); 178-186
Science-based technologies; Том 30, № 2 (2016); 178-186 Наукоемкие технологии; Том 30, № 2 (2016); 178-186 |
|
| Language |
uk
|
|