– № 3(52) УДК 004.75 Гибридный подход к идентификации нештатных ситуаций и их описанию в системах технологического контроля* Л.И. СУЧКОВА, А.Ж. АБДЕНОВ В работе рассмотрено понятие паттерна поведения группы временных рядов. <...> Паттерн реализует установление связи между историческими данными измерений в системе технологического контроля и прогнозируемыми значениями. <...> Прогнозируемые значения в группе временных рядов могут быть представлены как численно, так и лингвистическими термами. <...> Предложен алгоритм прогнозирования нештатных ситуаций с применением паттернов поведения группы рядов. <...> Ключевые слова: нештатная ситуация, паттерн поведения, лингвистический анализ, темпо-ральные зависимости, автоматизация поиска закономерностей, нечеткая модель. <...> При использовании же для идентификации и прогнозирования НС нейросетевых моделей на прогноз существенным образом влияет архитектура сети и методика ее обучения [3]. <...> Так как в автоматизированных системах технологического мониторинга целесообразно представлять часть информации в лингвистической форме, то требуется разработка алгоритмов идентификации и прогнозирования НС, оперирующих с группой числовых и нечисловых ВР. <...> К таким алгоритмам относятся алгоритмы, основанные на нечеткой логике, в соответствии с которой каждому наблюдению нечеткого временного ряда (НВР) ставится в соответствие нечеткая переменная с некоторой функцией принадлежности. <...> Модели прогнозирования НВР рассмотрены в [4] и [5], однако они применимы для прогнозирования только одного ряда и нет учета влияния на прогноз отсчетов других ВР. <...> Перспективным направлением для интеллектуального анализа групп ВР является гибридный подход, сочетающий представления и алгоритмы, характерные для различных представлений моделей рядов и методов их анализа, в том числе интеллектуального, включающего нейронные сети, нечеткие вычисления, генетические алгоритмы, естественно-языковые средства <...>