Математична модель прийняття рішень на основі багатопараметричного критерію
DOI:
https://doi.org/10.18372/2310-5461.52.16383Ключові слова:
медичні показники, статистична обробка даних, процес вимірювання, кількісне оцінюванняАнотація
У статті запропоновано підхід до використання багатопараметричного критерію в моделі прийняття
рішень щодо функціонального стану складних об’єктів, у яких сутність невизначеності виявляється в тому, що при наявності необмеженої кількості станів оцінка ймовірності настання кожного з цих станів неможлива через відсутність способів їх оцінки. На практиці такі об’єкти характеризується кількома показниками, які іноді можуть бути корельовані, що створює складнощі при прийнятті рішення щодо їх стану. Процес розробки моделі прийняття рішень дозволяє визначити залежність функціонального стану досліджуваної системи від впливу зовнішніх факторів, що може бути здійснена за рахунок коливань виміряних значень його показників. При цьому прийняття рішення на основі незалежного оцінювання значення кожного окремого
параметру може дати хибний результат, оскільки існує їх взаємопов’язаний вплив. Так, за рахунок використання багатопараметричних критеріїв при прийнятті рішення, можна вдосконалити систему прийняття рішень. В той час як на основі порівняльної оцінки кожного параметру з нормованим значенням було прийняте рішення про стабільність функціонування системи, що досліджувалась, використання багатопараметричного критерію виявило порушення в функціонуванні даної системи. Тобто використання багатопараметричного критерію дає більш точний результат, за наявністю кореляції окремих показників при прийнятті рішення щодо стабільності функціонування системи. Окрім цього використання багатопараметричного критерію Хотеллінга надає змогу також визначити який саме параметр став причиною порушення функціонування даної системи, що може бути використано для корегуючих заходів. Використання критерію Хотеллінга є більш чутливим інструментом для визначення розгалуженості функціонування систем ніж загальноприйнятий метод дослідження за нормованими показниками, що і було продемонстровано в наведених дослідженнях.
Посилання
Щапов П. Ф., Іванець О. Б., Севрюкова О. С. Динамічні властивості часового ряду результа-тів біомедичних вимірів. Наукоємні техно-логії. 2020. № 2(46). С. 236 –244. DOI: 10.18372/2310-5461.46.14811.
ISO 7870-1, 2…6: 2014. Shewhart control charts. Part 1–6.
ІSO 7870-4:2011 Control charts – Part 4: Comula-tive control charts
Еременко В. С., Буриченко M. Ю., Іванець О. Б. Метод обробки результатів вимірюванням едичних показників. Наукоємні технології. 2020. № 3 (47), P. 392–398. DOI: 10.18372 / 2310-5461.47.14937.
Volodarsky E., Kosheva L., Dobrolyubova M., Warsza Z. Zastosowanie kart kontrolnychHotellin-ga w kontroli jakości wielo parametro wegopro-cesutechnologicznego. Przemyczlchemiczny. 2018. T. 97, No. 4. Pр. 579–583. DOI 10.15199/62.2018.4.13
Hilliard A., Jamieson G. Recursive Estimates as an Extension to CUSUM-based Energy Monitoring & Targeting. Proceedings of the 2013 ACEEE Sum-mer Study on Energy Efficiency in Industry Niaga-ra Falls, NY: ACEEE. 2013. P. 4–13.
Іванець О. Б., Морозова І. В. Назарчук М. А., Миколушко А. М. Іваницький Є. С., Cинтез інформаційної системи діагностування складних об’єктів. Українській метрологічний журналу. 2020. №1 А. С. 50–51. DOI : 10.24027/2306-7039.1A.2020.193279
Kuzmin V., Zaliskyi, M., Odarchenko, R., oth. Method of Probability Distribution Fitting for Sta-tistical Data with Small Sample Size. 2020 10th International Conference on Advanced Computer Information Technologies, ACIT 2020 – Proceed-ings, 2020, pp. 221–224
Solomentsev, O., Zaliskyi, M., Shcherbyna, O., Koz-hokhina, O. Sequential Procedure of Change-point Analysis during Operational Data Processing. Proceedings of 2020 IEEE Workshop on Microwave Theory and Techniques in Wireless Communications, MTTW 2020this link is disabled, 2020, Pр. 168–171, 9245068.