Применение ансамбля обученных на несбалансированных выборках нейросетей при анализе состояния устройств Интернета вещей

Рассмотрен подход к выявлению аномальных ситуаций в сетевых сегментах Интернета вещей на основе ансамбля классификаторов. Классифицирующие алгоритмы настраиваются для разных видов событий и аномалий, используя различные по составу обучающие выборки. Применение ансамбля алгоритмов дает возможность увеличивать точность результатов за счет коллективного голосования. Описан проведенный эксперимент с использованием трех одинаковых по архитектуре нейронных сетей. Получены результаты оценки как для каждого классификатора по отдельности, так и с применением ансамбля