Search academic texts

Information × Registration Number 2123U006272, Article popup.category Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Title Computer-Integrated Technology for Controlling Experimental Measurements with Unknown Statistical Regularities popup.author Левченко ВладиславЛисенко НаталіяLevchenko VladyslavLysenko Nataliia popup.publication 06-06-2023 popup.source_user Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара popup.source https://cims.fti.dp.ua/j/article/view/93 popup.publisher Oles Honchar Dnipro National University Description Сучасне виробництво неможливе без виконання розрахунків при проектуванні і перевірці якості готових деталей і їх частин у відповідності до технічних вимог. Всі вихідні для розрахунків числа, за рідкісними виключеннями, є продуктами вимірювань. У властивостях експериментальних вибірок міститься інформація не лише про об’єкт, а також і про вимірювальні процедури. В процесі контролю якості продукції ключову роль відіграє коректна та адаптивна технологія обробки вимірювань. В роботі розглянута задача еталонної дефектоскопії, яка використовує лише еталони норми, а еталонів браку для виявлення дефектів або відхилень в технічних об'єктах не має [1]. Передбачається, що в результаті контролю отримано вибірки вимірювань, що характеризують нормальний стан об’єкту. Отже, всі інші стани, які відрізняються від нормального, будуть вважатися дефектними або ненормальними. Для вирішення задач такого типу можна застосовувати статистичні критерії однорідності. Серед критеріїв перевірки однорідності вибірок випадкових величин розрізняють параметричні та непараметричні критерії [2-4]. Параметричні критерії можуть бути застосовані тільки до даних, що мають певні припущення про певний закон розподілу ймовірностей. Тобто, вони застосовуються тільки для певних законів і невідомість зберігається на рівні параметрів [5]. Непараметричні критерії – це критерії, які не потребують знань параметрів розподілу вибірки та не залежать від конкретного виду закону розподілу ймовірностей. Більшість непараметричних критеріїв є ранговими, а саме ґрунтуються на ранжуванні даних, тобто перетворенні вхідних даних на послідовність за їхньою величиною, а потім на порівнянні цієї послідовності з іншими послідовностями даних. Ці критерії можуть бути використані для порівняння середніх значень, медіан, дисперсій і інших характеристик двох або більше вибірок [5]. popup.nrat_date 2025-04-07 Close