Методи опрацювання даних, отриманих за процедурою вимірювання/класифікації показників якості об’єктів

Автор(и)

  • Ольга Года Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського”, пр. Перемоги, 37, 03056, Київ, Ukraine
  • Руслана Довгалюк Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського”, пр. Перемоги, 37, 03056, Київ, Ukraine
  • Ніна Яремчук Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського”, пр. Перемоги, 37, 03056, Київ, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.24027/2306-7039.1.2022.258827

Ключові слова:

процедура вимірювання/класифікації; невизначеність вимірювання нечіткої шкали; нечіткі показники якості; групові показники якості

Анотація

У роботі розглянуто процедуру вимірювання/класифікації властивостей об’єктів, що є показниками якості, яка використовується для визначення категорії якості об’єкта. Відповідно до розглянутої процедури будується шкала з метричним носієм за діапазоном вимірювальної властивості, на якій нанесено границі, що відповідають категоріям якості об’єкта за цією властивістю. Відповідно до цих класів і категорій при застосуванні одиничних показників якості вирішується задача віднесення якості води до відповідної вербальної категорії за одним компонентом. При урахуванні невизначеності вимірювання шкала стає нечіткою і загальна терм-множина шкали відповідає категоріям класифікації. Показано, що результат класифікації включає найменування категорій з позначенням ступеня приналежності до цієї категорії. Через те, що внаслідок урахування невизначеності функції приналежності окремих категорій перерізаються, то характеристикою невизначеності процедури вимірювання/класифікації стає розмах класифікованих даних за сусідніми категоріями.

          При побудові групових показників необхідне об’єднання одиничних показників, що підлягали багаторазовим вимірюванням. Згідно з теорією прийняття нечітких рішень об’єднання проводять на основі уніфікованих даних із використанням загальної шкали прийняття рішень. Для опрацювання багаторазових вимірювань за процедурою вимірювання/класифікації запропоновано метод із класифікацією кожного результату вимірювання і подальшим використанням оператора нечіткого усереднення. Як приклад застосування запропонованого методу використано визначення категорій якості води за її біохімічними властивостями. Проведено моделювання побудови групових показників якості за умов вербальної уніфікації з використанням наступних операторів нечіткої логіки: S-норма “алгебраїчна сума”, оператор нечіткого усереднення, Fuzzy – логічна сума. Проведено порівняння та розроблені рекомендації з їх використання.

Посилання

Benoit E. New scale classification within the representational theory of measurement. Journal of Physics: Conference series, 2013, 459(1):012004. doi: 10.1088/1742-6596/459/1/012004

Yaremchuk N.A., Semenyuk R.S. Sposoby urakhuvannia nevyznachenosti pry pobudovi linhvistychnykh shkal. [Methods of taking into account uncertainty in construction of linguistic scales]. Spetsvypusk: Dopovidi KhII Mizhnarodnoi naukovo-tekhnichnoi konferentsii "Metrolohiia ta vymiriuvalna tekhnika" [The special issue: Reports of the XII International Scientific and Technical Conference “Metrology and Measurement Techniques”], 2020, no. 3A, pp. 77‒81 (in Ukrainian). Available at: http://umj.metrology.kharkov.ua/article/view/217969

Semeniuk R., Yaremchuk N. The methods of obtaining and elaborating classified data in intellectual measurement systems. Central European Researchers Juornal, 2020, vol. 6, issue 1, pp. 27‒36.

MVV №081/12-0106-03. Metodyka vykonannia vymiriuvan masovoi kontsentratsii amonii-ioniv fotokolorymetrychnym metodom z reaktyvom Neslera [Method of measuring the mass concentration of ammonium ions by photocolorimetric method with Nesler’s reagent]. Kyiv, 2003 (in Ukrainian).

Zak Yu.I. Prinyatie reshenij v usloviyah nechetkih i razmytyh dannyh: Fuzzy – tekhnologii [Decision making in conditions of fuzzy and blurred data: Fuzzy technologies]. Moscow, Librokom, 2013. 352 p. (in Russian).

MVV №081/12-0014-01. Metodyka vykonannia vymiriuvan biokhimichnoho spozhyvannia kysniu BOD [Methods of measuring biochemical oxygen demand BOD]. Kyiv, 2002. 41 p. (in Ukrainian).

Piegat A. Fuzzy modeling and control [Nechetkoe modelirovanie i upravlenie. 2nd ed. Translation from English]. Moscow, Binom, 2013. 798 p. (in Russian).

Saaty T.L. Decision Making with Dependence and Feedback: The Analytic Network Process [Prinyatie reshenij pri zavisimostyah i obratnyh svyazyah. Analiticheskie seti. 3nd ed. Translation from English]. Moscow, Librokom, 2011. 360 p. (in Russian).

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-03-31

Номер

Розділ

Статті