Ідентифікація типу аварії на об'єктах критичної інфраструктури за допомогою прихованих моделей Маркова.

Розглянуто сучасні методи розпізнавання аномальних патернів у зразках кодових послідовностей для ідентифікації типу аварії на об'єктах критичної інфраструктури за допомогою прихованих марковських моделей. Представлена комплексна методика, що базується на аналізі функції густини ймовірності аномальних паттернів, що застосовується у прихованій марковській та напівмарковській моделі. Вказано, що зазначений підхід дозволяє визначити функцію часової залежності рядів даних, відповідно класифікація проводиться на основі наборів аномальних даних, що не відповідають класам навчальної вибірки. На основі математичної моделі показано, що представлена методика надає можливість оптимізувати ефективність розпізнавання аномальних паттернів при ідентифікації аварійного стану на об'єкті інфраструктури.