abstract: Предлагается новая методология обнаружения аномалий в темпоральных данных на основе методов многошагового предсказания. Предлагаемая методология базируется на анализе динамики развития вероятностных значений аномалии с поступлением каждого нового отсчета паттерна в потоке данных. Приводится оригинальная модель задачи многошагового предсказания. В качестве средства вычисления вероятностных значений аномалий предлагается использовать функции истинности стохастических Марковских моделей с доходами. Приводится теоретическое обоснование корректности предлагаемого подхода. Для преобразования реального процесса к Марковскому предлагается использовать нечеткую адаптивную систему, осуществляющую отображение совокупностей точечных состояний исходного процесса на гранулированную шкалу нечеткого интегрального признака.
keywords: темпоральные данные, обнаружение аномалий, марковская модель, темпорально-разностное обучение, адаптивная нечеткая система