Купить статью

Выявление (детектирование) аномалий представляет собой актуальную исследовательскую задачу во многих предметных областях, решение которой позволяет своевременно принимать управленческие решения. В представляемом исследовании предложен метод выявления аномалий в экономических показателях, характеризующих внутреннюю и внешнюю среду производственной организации, который может быть применен в алгоритмическом обеспечении систем поддержки предпринимательского решения. В основе метода лежит использование искусственной нейронной сети с архитектурой автокодировщика и обученной повторять входные данные на выходе. После обучения автокодировщика на нормальных данных ошибка восстановления входа на выходе будет невелика, но при подаче аномальных данных ошибка будет возрастать, что может служит индикатором аномалии. В предложенном методе применяется сверточный автокодировщик, поэтому входные данные сначала преобразуются в изображения (сигнатуры), для чего предложен оригинальный способ их формирования. Способ заключается в представлении исторического поведения каждого экономического показателя в форме тепловой матрицы. Каждая тепловая матрица образует один канал, а их совокупность формирует сигнатуру, которая затем подается на вход автокодировщика для дальнейшего анализа. В автокодировщике использованы глубинно-разделимые свертки, что позволяет автономно настраивать сверточные фильтры по отдельным каналам сигнатур. Новизна результатов исследования состоит в разработанном методе выявления аномалий в массивах экономических показателей, позволяющем выполнять локализацию коллективных и единичных аномалий (выбросов), а также в разработанном программном обеспечении, с помощью которого проводилось апробирование метода. Выполненные вычислительные эксперименты показали, что метод достигает точности выявления аномалий, сопоставимой с некоторыми современными моделями.