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1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3JCFC22
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2015/04.23.19.03
Última Atualização2015:09.09.19.00.06 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2015/04.23.19.03.57
Última Atualização dos Metadados2022:03.15.19.34.11 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17563-TDI/2337
Chave de CitaçãoGayarrePeña:2015:AlClDa
TítuloUm algoritmo de clusterização de dados para auxílio à analise de comportamentos de sistemas
Título AlternativoA data clustering algorithm to assist in system behavioural analysis
CursoCMC-ETES-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2015
Data2015-05-18
Data de Acesso09 maio 2024
Tipo da TeseTese (Doutorado em Mecânica Espacial e Controle)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas185
Número de Arquivos1
Tamanho3644 KiB
2. Contextualização
AutorGayarre Peña, Lorena
BancaPrado, Antonio Fernando Bertachini de Almeida (presidente)
Souza, Marcelo Lopes de Oliveira e (orientador)
Rocha, Guilherme Conceição (orientador)
Milani, Paulo Giácomo
Carrara, Valdemir
Moreira, Fernando José de Oliveira
Paiva, Henrique Mohallem
Endereço de e-Maillorenagayarre@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2015-04-23 19:06:02 :: lorenagayarre@gmail.com -> administrator ::
2015-04-24 11:10:35 :: administrator -> yolanda ::
2015-05-04 16:23:24 :: yolanda -> lorenagayarre@gmail.com ::
2015-05-04 16:28:22 :: lorenagayarre@gmail.com -> yolanda ::
2015-05-13 16:55:19 :: yolanda -> administrator ::
2015-07-07 18:21:13 :: administrator -> yolanda ::
2015-09-08 17:03:52 :: yolanda -> marcelo.pazos@sid.inpe.br ::
2015-09-09 19:00:06 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br :: -> 2015
2015-09-09 19:00:31 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> administrator :: 2015
2022-03-15 19:34:11 :: administrator -> :: 2015
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveclusterização
algoritmo
métodos baseados em dados
detecção de anomalias
análise de comportamentos
clustering
algorithm
data based methods
anomaly detection
behavioral analysis
ResumoOs sistemas atuais se caracterizam pela variedade de incertezas humanas, ambientais e sistêmicas que afetam os comportamentos deles, influindo nos modos normais de operação e fazendo com que estes se comportem de modos anômalos ou até de modos falhos. Como isto é inevitável, é mandatória a detecção de anomalias e a análise de comportamentos no projeto de sistemas altamente confiáveis como nas áreas espacial ou aeronáutica. Motivados por esta necessidade, o objetivo deste trabalho é propor, implementar e testar um algoritmo de clusterização de dados para auxílio à análise de comportamentos de sistemas.. Neste trabalho procura-se que o algoritmo desenvolvido seja de aplicação genérica, i.e., não se precise ter conhecimento prévio do sistema a ser estudado. Para isso, primeiro é feita uma apresentação dos métodos baseados em dados e dos métodos baseados em modelos para identificação de comportamentos, explicando por que foram escolhidos os métodos baseados em dados. Depois são apresentados os métodos baseados em dados que são utilizados no desenvolvimento do algoritmo, a saber, métodos de clusterização, métodos matemáticos, métodos estatísticos e métodos de filtragem. Fazendo uso dessas técnicas, é desenvolvido o algoritmo de análise de comportamentos, chamado de BAbyLO-BR. Em seguida, o algoritmo é validado utilizando quatro estudos de caso de diferentes características e áreas de aplicação. Esta diversidade de estudos de caso permite ilustrar a generalidade de aplicação do algoritmo. Por último, um estudo que enumera as vantagens e desvantagens de aplicação deste novo algoritmo é realizado. ABSTRACT: Current systems are characterized by the variety of human, environmental and system uncertainties which affect the normal operation of the system, causing anomalous or even failed behavior. This situation is not avoidable, so anomaly detection and behavioral analysis of the component or system is needed and even mandatory, especially in high reliability systems such as those from the space and aeronautical industry. Under this motivation, the aim of this thesis is to propose, implement and test a data clustering algorithm to assist in system behavioural analysis.. In this work, the algorithm is intended to be of general application, i.e., it will not require previous knowledge of the system under study. To do this, first a theoretical comparison between data based methods and model based methods is done, explaining why data based methods are chosen. Later, the used data based methods are presented: clustering methods, mathematical methods, statistical methods, and filtering methods. By using these methods, a behavioral analysis algorithm is developed; it is called BAbyLO-BR algorithm. Then, the algorithm is validated by its application to four study cases with diverse characteristics and belonging to different areas of research. This diversity allows ilustrating the general application of the algorithm. Finally, a study enumerating the vantages and disadvantages of using the algorithm for anomaly detection and behavioral analysis is conducted.
ÁreaETES
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4. Condições de acesso e uso
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5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2UALS
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.14.00.13 1
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype


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