Изучение структуры задач анализа данных, представленных таблицами типа «объект-свойство-время» (кубов данных) привело к заключению о целесообразности описания этих данных с помощью концептов разного иерархического уровня. После формирования словаря концептов появляется возможность порождать своего рода текст, описывающий сценарий динамического процесса. Для формирования концептов, их типизации и распознавании в потоке данных разработаны методы, основанные на использовании функции конкурентного сходства (FRiS-функции). Предложенные подходы тестировались на прикладной задаче распознавания одиннадцати состояний пациента по данным четырех датчиков, укрепленных на его теле. Результаты эксперимента показывают, что использование FRiS-функции позволяет надежно членить поток данных на участки, соответствующие концептам, и распознавать типы концептов.
динамические траектории, стационарные концепты, распознавание состояний