УДК 519.712 Л.В. Уткин, д-р техн. наук, Ю.А. Жук, канд. пед. наук (Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет им. <...> С.М. Кирова); e-mail: lev.utkin@mail.ru РОБАСТНАЯ МОДЕЛЬ ОБНАРУЖЕНИЯ АНОМАЛИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МОДЕЛИ ЗАСОРЕНИЯ Предложена робастная модель обнаружения аномальных наблюдений в рамках машинного обучения, основанная на использовании робастной модели засорения при применении минимаксной и миниминной стратегий принятия решений. <...> Принципиальное отличие предлагаемого подхода к построению робастных моделей – в рассмотрении неточности вероятностей элементов обучающей выборки, а не в неточности определения самих элементов. <...> Алгоритм классификации сводится к решению конечного множества задач квадратичного программирования. <...> Ключевые слова: машинное обучение; классификация; обнаружение аномалий; стратегия принятия решений; робастная модель; метод опорных векторов; квадратичное программирование. <...> A novelty detection robust model in the framework of machine learning based on using the robust contamination model is proposed in the paper. <...> Keywords: Machine learning; Classification; Novelty detection; Decision strategy; Robust model; Support vector machine; Quadratic programming. <...> Введение Одной из задач статистического машинного обучения является задача обнаружения аномальных наблюдений, которая заключается в идентификации новых или неизвестных системе данных. <...> Особенностью задачи обнаружения аномальных наблюдений является отсутствие информации о классах, которым принадлежат объекты соответствующих наблюдений. <...> С этой точки зрения задачу обнаружения аномальных наблюдений можно рассматривать как частный случай задачи кластеризации, когда основные данные образуют один кластер, а аномальные данные – другой кластер или несколько других кластеров в зависимости от того, каким образом они сосредоточены. <...> Например, в медицине небольшие отклонения от нормы (например, колебания температуры тела) могут быть аномалией, в то же время аналогичные отклонения в акциях рынка (например, колебания в стоимости акций <...>