Метрики качества для оценки и прогнозирования критических состояний

Метрики качества для оценки и прогнозирования критических состояний 

Ю.Е. Шишкин, аспирант кафедры «Информационные системы» Севастопольского государственного университета; г.Севастополь 
е-mail: iurii.e.shishkin@gmail.com 
А.В. Скатков, д.т.н., профессор кафедры «Информационные системы» Севастопольского государственного университета; г.Севастополь 
Рассматривается проблема повышения достоверности при осуществлении процесса эко- и биомониторинга сложных систем с целью своевременного выявления аномальных и критических состояний и принятия ответных мер для обеспечения высокого качества жизни человека. Предлагаются численные метрики качества математических моделей, аналитически задающих функциональные поля изучаемых параметров, построенные по данным точечных измерений в контексте снижения числа ложных срабатываний при выявлении аномалий. Решаются задачи оптимизации объема выборки и повышения чувствительности к возникающим аномалиям в условиях ограниченных пропускной способности мобильного канала связи и быстродействия. Предложена интеллектуальная система, которая по историческим данным полей наблюдений параметров водной среды выбирает оптимальную регрессионную модель и служит основой для системы поддержки принятия решений о выборе оптимальных интервалов проведения замеров. 
 
Ключевые слова: метрики качества, системы мониторинга, обнаружение аномалий, интеллектуальная система, большие данные, мобильные приложения, анализ данных.  
 
Литература
1. Intelligent positive computing with mobile, wearable, and IoT devices: Literature review and research directions / Lee U., Han K. [et. al] // Ad Hoc Networks. – 2018. – Vol. 83. – pp. 8–24.
2. Скатков А.В., Шишкин Ю.Е. Модель обнаружения аномалий в наблюдениях параметров полей окружающей среды с использованием систем мониторинга // Системы контроля окружающей среды. – 2017. – № 10(30). – С. 48–53.
3. Модельные представления для мобильных приложений оценки и прогнозирования аномальных и патологических состояний // Системы контроля окружающей среды. – 2017. – № 10(30).
4. Коновалов С.К. и др. Атлас океанографических характеристик Севастопольской бухты. – Севастополь: ЭКОСИ-ГИДРОФИЗИКА. – 2010. – 320 с.
5. Düzgün H. Ş., Demirel N. Remote Sensing of the Mine Environ­ment. // CRC Press. – London. – 2017. – 220 p.