IPRI - www.ipri.kiev.ua -  IPRI - www.ipri.kiev.ua -
Раздел [RUS]
Регистрация, хранение и обраб. данных. — 2008. — Т. 10, № 2.
[UKR]
Реєстрація, зберігання і оброб. даних. — 2008. — Т. 10, № 2.
[ENG]
Data Rec., Storage & Processing. — 2008. — Vol. 10, N 2.
Страницы 101-120
PDF,DOC, full text
Заглавие [RUS]
Применение методов помехоустойчивого оценивания в задачах анализа измерительной информации
[UKR]
Застосування методів завадостійкого оцінювання в задачах аналізу вимірювальної інформації
[ENG]
Application of Methods for Noiseproof Estimation in Problems of Analyzing the Measuring Information
Авторы [RUS]
В. А. Додонов
[UKR]
Додонов В.О.
[ENG]
Dodonov V.А.
Kiev, Ukraine
Аннотация [RUS]
Рассмотрена задача оценки измерительной информации с целью выяв-ления и исключения аномальных результатов измерений, определения весовых коэффициентов каждого из оставшихся результатов, согла-сования отдельных частей измерительной информации между собой для последующего использования в задачах вторичной обработки. По-казано, что в ряду различных процедур такого анализа представляет-ся перспективным поочередное использование методов помехоустой-чивого (робастного) оценивания.
[UKR]
Розглянуто задачу оцінки вимірювальної інформації з метою виявлення та виключення ано-мальних результатів вимірів, визначення вагових коефіцієнтів кожного з результатів, що залиши-лися, узгодження окремих частин вимірювальної інформації між собою для наступного викорис-тання в задачах вторинної обробки. Показано, що в ряді різних процедур такого аналізу представ-ляється перспективним почергове використання методів завадостійкого (робастного) оцінювання. Табл.: 1. Іл.: 1. Бібліогр.: 20 найм.
[ENG]
A problem of estimation of the measuring information with the purpose of revealing and elimination of abnormal results of measurements, determination of weight factors of each of the remained results, coordination of separate parts of the measuring information between themselves for subsequent use in problems of secondary processing is considered. It is shown, that in a series of various procedures of such analysis is promising the serial use of methods for noiseproof (robust) estimation. Tabl.: 1. Fig.: 1. Refs.: 20 titles.
Ключевые слова [RUS]
измерительная информация, оценка, робастность, методы, обра-ботка.
[UKR]
вимірювальна інформація, оцінка, робастність, методи, обробка.
[ENG]
measuring information, estimation, robustness, methods, processing.
Ссылки 1. Додонов А.Г., Путятин В.Г., Валетчик В.А. Обработка оптических измерений траектории летательных аппаратов // Реєстрація, зберігання і оброб. даних. — 2004. — Т. 6, № 4. — С. 38–52.
2. Ершов А.А. Стабильные методы оценки параметров. Обзор // Автоматика и телемеханика. — 1978. — № 8. — С. 66–100.
3. Стогов Г.В., Макшанов А.В., Мусаев А.А. Устойчивые методы обработки измерений. Обзор // Зарубежная радиоэлектроника. — 1982. — № 9. — С. 3–46.
4. Хогг Р.В. Введение в помехоустойчивое оценивание / В кн.: Устойчивые статистические методы оценки данных. — М.: Машиностроение, 1984. — С. 86–105.
5. Аджи У.С., Тернер Р.Х. Применение методов помехоустойчивого оценивания в анализе данных о траекториях движения / В кн.: Устойчивые статистические методы оценки данных. Пер. с англ. — М.: Машиностроение, 1984. — С. 12–26.
6. Алдонин Г.М. Робастность в природе и технике. — М.: Радио и связь, 2003. — 336 с.
7. Хьюбер П. Робастность в статистике / Пер. с англ. — М.: Мир, 1984. — 304 с.
8. Мактанов А.В., Мусаев А.А. Робастные методы обработки результатов измерений: Учеб-ное пособие: Радиоэлектронные системы и комплексы. — Вып. 3. — М.: МО СССР, 1980. — 144 с.
9. Huber P.J. Robust Regression: Asymptotics, Conjectures and Monte Carlo // Ann. Math. Statist. — 1973. — N 1. — Р. 799–821.
10. Huber P.J. Robust Statistics: A Review // Ann. Math. Statist. — 1972. — Vol. 43. — Р. 1041–1067.
11. Лемешко Б.Ю. Робастные методы оценивания и отбраковка аномальных измерений // Заводская лаборатория. — 1997. — Т. 63, № 5. — С. 43–49.
12. Лемешко Б.Ю., Чимитова Е.В. Оптимальные L-оценки параметров сдвига и масштаба распределений по выборочным квантилям // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2004. — Т. 70, № 1. — С. 54–66.
13. Линник Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы обработки наблюдений. — М.: Наука, 1962. — 269 с.
14. Поляк Б.Т. Устойчивые методы оценки параметров / В сб.: Структурная адаптация сложных систем управления. — Воронежский политехнический ин-т, 1977. — С. 66–71.
15. Тьюки Дж. Анализ результатов наблюдений. — М.: Мир, 1981. — 692 с.
16. Микешина Н.Г. Выявление и исключение аномальных значений // Заводская лаборатория. — 1966. — № 3. — С. 185–198.
17. Agee W.S., Nurner R.H. Robust Regression: M — Estimated. Tehnical Report. — White Sand and Missile Range, 1978.
18. Andrews D.F. A Robust Method of Multiple Linear Regression. — Technjmetrics, 1979. — Vol. 16, Nov. — Р. 523–531.
19. Грановский В.А., Сирая Т.Н. Методы обработки экспериментальных данных при измерениях. — Л.: Энергоатомиздат, 1990. — 288 с.
20. Фомин А.В., Новоселов О.Н., Плющев А.В. Отбраковка аномальных результатов измерений. — М.: Энергоатомиздат, 1985. — 198 с.
Файлы Statja.doc