Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

- результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>K=телеметрические данные<.>)

Общее количество найденных документов : 2
Показаны документы с 1 по 2

Погребной, Вадим Юрьевич (ассистент кафедры).
Модель городской транспортной системы как инструмент прогнозирования параметров движения маршрутного транспорта [Текст] / Погребной Вадим Юрьевич // Информационное общество. - 2015. - № 5. - С. 41-47 : 1 фот., 3 рис. - Библиогр.: с. 47 (9 назв. ) . - ISSN 2078-1903

УДК

^a004

ББК 73
Рубрики: Информатика
Теория и методология информатики
Кл.слова (ненормированные):
временное распределение движения -- графы -- информатизация общества -- маршрутные сети -- математические модели -- навигационные данные -- параметры движения -- прогнозирование -- проекции координат движения -- пространственное распределение движения -- телеметрические данные -- транспортные системы -- улично-дорожные сети
Аннотация: Дискретизация времени и формирование моделей городской улично-дорожной и маршрутной сети. Электронная карта и методы теории графов. Проекция координат транспортных средств на маршрутную сеть и пространственно-временное распределение регистрируемых значений параметров движения маршрутного транспорта. Прогнозирование будущих значений параметров движения с учётом реальной дорожной ситуации. Прогноз в виде орграфа маршрутная сеть применяется в задачах построения кратчайших маршрутов, формирования расписаний и графиков движения общественного транспорта, распознавания объектов улично-дорожной сети по текстовым описаниям.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Васильева, К. В.
Обнаружение аномалий в киберфизических системах с использованием графовых нейронных сетей [Текст] = Anomaly detection in cyber-physical systems using graph neural networks / К. В. Васильева, Д. С. Лаврова // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2021. - № 1. - С. 117-130 : граф., табл., схемы. - Библиогр.: с. 129-130 (8 назв.) . - ISSN 2071-8217

УДК

^a004.8

ББК 32.813
Рубрики: Радиоэлектроника
Искусственный интеллект. Экспертные системы
Кл.слова (ненормированные):
anomalies of cyberphysical systems -- cyber-physical systems -- graph neural network -- information security -- neural networks -- telemetry data -- аномалии киберфизических систем -- графовые нейронные сети -- информационная безопасность -- киберфизические системы -- нейронные сети -- телеметрические данные
Аннотация: Предлагается применение свёрточных графовых нейронных сетей для обнаружения аномалий в киберфизических системах. Разработана графовая модель, отражающая динамику изменения состояний устройств, представлен алгоритм предварительной обработки данных, обеспечивающий формирование графа на основе исследуемой выборки значений телеметрических показателей. Экспериментальным путем установлены оптимальные параметры нейронной сети, показаны применимость и эффективность предложенной модели для выявления аномалий в киберфизических системах, подтверждена способность модели выявлять и различать классы атак.
The paper proposes the application of convolutional graph neural networks to detect anomalies in cyber-physical systems, developed a graph model reflecting the dynamics of changes in the state of devices, presented an algorithm for data preprocessing, which provides the formation of the graph based on the studied sample of telemetry values. The optimal parameters of the neural network were established experimentally, the applicability and effectiveness of the proposed model for detecting anomalies in cyber-physical systems were shown, and the ability of the model to detect and distinguish between classes of attacks was confirmed.

Доп.точки доступа:
Лаврова, Д. С.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Тематический навигатор

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)