Розробка програмного інструменту виявлення помилок сенсорів у смарт-пристроях за допомогою нейронної мережі

Abstract

Кваліфікаційна робота бакалавра складається зі вступу, восьми розділів, висновку, списку використаних джерел та додатку. Роботу присвячено дослідженню методів виявлення помилок датчиків Інтернету речей у вигляді аномалій на основі LSTM нейронних мереж з увагою. Сфера застосування результатів цієї роботи охоплює комплексний моніторинг і аналіз даних датчиків Інтернету речей, що застосовуються як на різноманітних підприємствах, так і в побуті. Інтеграція методів виявлення аномалій дає можливість ідентифікувати ненормальні моделі, помилки та відхилення в даних датчиків у реальному часі, що дозволяє своєчасно втручатися та оптимізувати розумні процеси. До набору даних включено різні типи даних, поширені в середовищах IoT, включно з даними часових рядів, текстовою інформацію та числовими показниками. Розроблено прототип системи, який перевірено в реальних життєвих умовах. Прототип охоплює апаратні компоненти, в тому числі датчики IoT і систему збору даних, а також програмні модулі для обробки даних, виявлення аномалій і візуалізації. Розгортання прототипу дало можливість оцінити його надійність та продуктивність за різних умов, підтвердити його ефективність у виявленні аномалій.