|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ПсковГУ |
||
Исследование и разработка комплекса алгоритмов и методов детектирования аномалий в работе промышленного оборудования на основе анализа многопараметрических временных рядов с использованием моделей машинного обучения без учителяНИР
Research and development of a set of algorithms and methods for detecting anomalies in the operation of industrial equipment based on the analysis of multiparameter time series using unsupervised machine learning models
- Руководитель НИР: Машечкин И.В.
- Ответственный исполнитель: Петровский М.И.
- Участники НИР: Васильев Ю.А., Говердовский М.В., Горохов О.Е., Казачук М.А., Лазухин И.С., Приданова И.Г.
- Подразделение: Кафедра интеллектуальных информационных технологий
- Срок исполнения: 27 октября 2025 г. - 26 апреля 2026 г.
- Номер договора (контракта, соглашения): ИИТ/1-2025
- Тип: Прикладная
- Приоритетное направление научных исследований: Математическая кибернетика, математические методы прогнозирования и исследование операций
- Приоритеты и перспективы НТР Российской Федерации согласно Стратегии НТР РФ: переход к передовым цифровым, интеллектуальным технологиям
- ПН России: Информационно-телекоммуникационные системы
-
Рубрики ГРНТИ:
- 27.43.51 Применение теоретико-вероятностных и статистических методов
- 27.47.23 Математические проблемы искусственного интеллекта
- 28.23.37 Нейронные сети
-
Ключевые слова:
прогнозирование, обнаружение аномалий, нейронные сети, интеллектуальный анализ данных, вибродатчики, технологический процесс
data mining, process engineering, vibration sensors, forecasting, neural networks, anomaly detection - Добавил в систему: Казачук Мария Андреевна
Соисполнители НИР
| МГУ имени М.В.Ломоносова, факультет ВМК | Координатор |
Источник финансирования НИР
| Хоздоговор, ООО "АДВ Бенчмарк " |
Этапы НИР
| # | Сроки | Название |
| 1 | 27 октября 2025 г.-31 декабря 2025 г. | Исследование и разработка комплекса алгоритмов и методов детектирования аномалий в работе промышленного оборудования на основе анализа многопараметрических временных рядов с использованием моделей машинного обучения без учителя |
| Результаты этапа: - | ||
| 2 | 1 января 2026 г.-26 апреля 2026 г. | Исследование и разработка комплекса алгоритмов и методов детектирования аномалий в работе промышленного оборудования на основе анализа многопараметрических временных рядов с использованием моделей машинного обучения без учителя |
| Результаты этапа: - | ||
Прикрепленные к НИР результаты
Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".