Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/26363
Title: Исследование свойств квадратичной дискриминантной функции при диагностировании динамических процессов
Other Titles: Studying the properties quadratic discriminant function in the diagnosis of dynamic processes
Authors: Кропачек, Ольга Юрьевна
Keywords: достоверность; вероятность; F-распределения; решающая функция; accuracy; probability; F-distribution; decision function
Issue Date: 2016
Publisher: НТУ "ХПИ"
Citation: Кропачек О. Ю. Исследование свойств квадратичной дискриминантной функции при диагностировании динамических процессов / О. Ю. Кропачек // Вісник Нац. техн. ун-ту "ХПІ" : зб. наук. пр. Темат. вип. : Гідравлічні машини та гідроагрегати = Bulletin of National Technical University "KhPI" : coll. of sci. papers. Ser. : Hydraulic machines and hydrounits. – Харків : НТУ "ХПІ", 2016. – № 41 (1213). – С. 25-31.
Abstract: Рассмотрена вероятностная модель квадратичного дискриминирующего преобразования входных случайных векторных измерительных сигналов в информационной системе технической и медицинской диагностики, когда коэффициенты функции преобразования случайны. Показано, что такая модель – это суперпозиция условных (по классам диагностируемых состояний) центрального и нецентрального F-распределений Фишера, число степеней которых зависит от объемов обучающих выборок (ООВ), как по компонентам входного вектора, так и по классам состояний. Предложен метод оценивания достоверности диагностики, как функции не только размерности входного вектора измеряемых информативных признаков, но и функции значений ООВ.
We consider the probability model quadratic discriminating converting input random vector measurement signals in the information system of technical and medical diagnostics, where the transformation function coefficients are random. It is shown that this model – it is a superposition of the conditional (on classes of diagnosed conditions) central and non-central Fisher's F-distribution, the number of degrees which depends on the volume of training samples, both components of the input vector, and the classes of states. A method for estimating the reliability of the diagnosis, as a function of not only the dimension of the input vector measured informative features, but also functions volume of training samples values.
URI: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/26363
Appears in Collections:Вісник № 41
Кафедра "Теоретичні основи електротехніки"

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
vestnik_KhPI_2016_41_Kropachek_Issledovanie.pdf546,33 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record  Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.