Application of classifier sequences in the task of state analysis of internet of things devices

Развитие концепции промышленного Интернета обусловливает необходимость поиска и совершенствования подходов, моделей и методов анализа состояния элементов Интернета Вещей. Реализация современных индустриальных, промышленных, социальных и бытовых систем невозможна без применения методов искусственного интеллекта межмашинного обмена отдельных элементов, автоматического сбора, анализа, хранения данных. В статье представлен подход к идентификации состояния устройств, основанный на использовании технологии классификации, реализующей композиции независимо обученных алгоритмов, обрабатывающих временные ряды, отражающих функционирование элементов во время выполнения процессов. Применение предлагаемого решения позволяет осуществлять параллельную обработку поступающей от устройства информации, что дает возможность масштабирования. Разработанный подход протестирован на последовательностях временных рядов, полученных экспериментальным путем в различных условиях функционирования, обработанных последовательностью классификаторов. Приведены результаты оценки вероятности ошибочно классифицированных состояний. Основными достоинствами предложенного решения являются относительно небольшие требования к вычислительным ресурсам, простота реализации, возможности по масштабированию путем добавления новых классифицирующих алгоритмов.