home.social

#аномалии — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #аномалии, aggregated by home.social.

  1. Робастный Variational Bayes UKF в городском каньоне: комплексирование измерений при аномальных сигналах GPS

    В условиях «городского каньона» GPS-сигнал подвержен эффектам многолучевого распространения и экранирования, что порождает аномалии в измерениях псевдодальности. Классические фильтры Калмана, предполагающие аддитивный гауссовский шум, в таких условиях демонстрируют резкое падение точности оценки позиционирования. В статье сравниваются два нелинейных фильтра Калмана: классический Fusion UKF (централизованный мультисенсорный UKF с фиксированной гауссовской моделью шума) мультисенсорный Variational Bayes Fusion UKF , в котором шум измерений моделируется распределением Стьюдента через вариационное байесовское приближение, а итеративная оценка скрытой масштабирующей переменной позволяет автоматически подавлять аномальные GPS-измерения. В сценариях с имитацией GPS-аномалий по типу городского каньона Variational Bayes Fusion UKF более чем вдвое превзошёл Fusion UKF по RMSE позиционирования.

    habr.com/ru/articles/1001458/

    #вариационное_исчисление #фильтр_калмана #аномалии #байесовский_вывод #робототехника #измерения #навигация #байесовская_фильтрация

  2. Распределённая батчевая обработка данных: как мы решали проблему гонок в продакшене

    Всем привет! Меня зовут Дмитрий, я руковожу командой государственных интеграций в Ozon Банке. Сегодня я расскажу о том, как мы столкнулись с проблемой гонок при батчевой обработке данных в распределённой системе — и какие решения мы рассматривали, чтобы эту проблему решить. Материал основан на реальном кейсе и будет интересен всем, кто работает с PostgreSQL, батчами, распределёнными системами и борьбой за консистентность в высоконагруженных системах.

    habr.com/ru/companies/ozonbank

    #архитектура #sql #аномалии #kafka #postgresql #advisory_lock

  3. Пример экспресс-анализа предпочтительности моделей импутации пропусков в многомерных временных рядах

    Зачастую устранение пропусков — обязательный этап предварительной обработки временных рядов. Эта небольшая работа обусловлена стремлением создать инструмент оперативного подбора модели для импутации/вменения определенного вида пропусков в определенных временных рядах.

    habr.com/ru/articles/899408/

    #временные_ряды #пропуски #аномалии #прогнозирование #time_series_analysis

  4. CADE — интересный способ поиска аномалий в многомерных данных

    CADE () - метод для приближения плотности вероятности, который можно эффективно использовать для поиска аномалий в данных. В этой статье я расскажу про этот метод, а также предоставлю пример реализации CADE на Python.

    habr.com/ru/articles/812765/

    #anomaly_detection #аномалии #cade