| Аннотацiя: |
В данной статье задача идентификации темпорального автомата по аналоговым данным IIoT решается с применением инкрементного алгоритма кластеризации на основе моделей (IMCF). IMCF – это потоковый алгоритм, который обрабатывает входные временные ряды в режиме онлайн и превращает их в последовательность дискретных состояний с четкими или нечеткими переходами между ними. Такие переходы используются в качестве событий, необходимых для идентификации HTA по алгоритму OTALA. Полученные модели экспериментально исследованы на примере системы IIoT, ранее представлявшей сложность для моделирования. Достигнутое повышение эффективности на 24,9–76,8% демонстрирует, что дискретизация с помощью IMCF более информативна для идентификации HTA. Также обсуждаются более широкие перспективы применения HTA в системах IIoT и определены ограничения, остающиеся актуальными для подобных практических применений: дискретность переходов между состояниями HTA и отсутствие долговременной памяти переходов. |
