Отправить статью по E-mail 
Методика верификации результатов индивидуального прогнозирования изделий РЭС космического назначения с помощью алгоритмов кластерного анализа
- Авторы: Мишанов Р.1, Пиганов М.1
-
Учреждения:
- Самарский национальный исследовательский университет им. акад. С.П. Королева
- Выпуск: Том 20, № 2 (2017)
- Страницы: 55-63
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.ssau.ru/pwp/article/view/7098
- ID: 7098
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Предложены методика и алгоритм получения результатов верификации. Алгоритм включает пять этапов: выбор параметров алгоритмов кластерного анализа, определение исходных данных по результатам обучающего эксперимента, преобразование исходных данных, определение состава кластерных групп, расчет точности верификации. Для обучающего эксперимента использована выборка микросхем КМОП типа. Результатом расчета для иерархической классификации является дендрограмма. Определен состав каждого из кластеров. Приведены результаты верификации для девяти вариантов.
Об авторах
Р.О. Мишанов
Самарский национальный исследовательский университет им. акад. С.П. Королева
Автор, ответственный за переписку.
Email: mishanov91@bk.ru
М.Н. Пиганов
Самарский национальный исследовательский университет им. акад. С.П. Королева
Email: kipres@ssau.ru
Список литературы
- Apparatus diagnostic for non-destructive control chip CMOS-Type // European Science and Technology: Materials of The VIII International Research and Practice Conference. Germany, Munich. 2014. P. 398-401.Пиганов М.Н., Тюлевин С.В. Прогнозирование надежности радиоэлектронных средств // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Серия «Информатика. Телекоммуникации. Управление». 2009. Вып. 1. С. 175-182.Мишанов Р.О. Методика применения кластерного анализа для классификации электрорадиоизделий и повышения надежности аппаратуры // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2017. Т. 19. № 1(2). С. 414-419.Лучино А.И., Савина А.С. Исследование возможности индивидуального прогнозирования долговечности транзисторов методом распознавания образов // Электронная техника. 1976. Сер. 8. Вып. 10. С. 3-9.Mishanov R., Piganov M. Individual forecasting of quality characteristics by an extrapolation method for the stabilitrons and the integrated circuits // The Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics (CADSM 2015): Proceeding XIII International Conference. Ukraine, Lviv. 2015. P. 242-244.Piganov M., Tyulevin S., Erantseva E. Individual prognosis of quality indicators of space equipment elements // The Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics (CADSM 2015): Proceeding XIII International Conference. Ukraine, Lviv. 2015. P. 367-371.Мишанов Р.О., Пиганов М.Н. Разработка прогнозной модели качества полупроводниковых приборов методом экстраполяции // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2014. Т. 6. № 4(3). С. 594-599.Тюлевин С.В., Пиганов М.Н., Еранцева Е.С. К проблеме прогнозирования показателей качества элементов космической аппаратуры // Надежность и качество сложных систем. 2014. № 1(5). C. 9-17.Тюлевин С.В., Пиганов М.Н. Структурная модель индивидуального прогнозирования параметров космической аппаратуры // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета. 2008. Вып. 1. С. 92-96.Тюлевин С.В. Методика индивидуального прогнозирования надежности космических радиоэлектронных средств // Актуальные проблемы радиоэлектроники и телекоммуникаций: материалы Всероссийской НТК 14-16 мая 2007. Самара: Изд-во СГАУ, 2007. С. 162-163.Тюлевин С.В. Индивидуальное прогнозирование электронных средств: учеб. пособие. Самара: Изд-во Самарского университета, 2016. 68 с.Пиганов М.Н. Индивидуальное прогнозирование показателей качества элементов и компонентов микросборок. М.: Новые технологии, 2002. 267 с.Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988. 176 с.Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов / перев. с англ. И.Е. Гуревича; под ред. Ю.И. Журавлева. М.: Мир, 1978. 412 с.Нейский И.М. Классификация и сравнение методов кластеризации. URL: http://it-claim.ru/Persons/Neyskiy/Article2_Neiskiy.pdf (дата обращения 15.06.2017)Чубукова И.А. Data Mining: учеб. пособие. М.: Интернет-Университет Информационных технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. 382 с.Боровиков В.П. STATISTICA: Искусство анализа данных на компьютере. СПб.: Питер, 2003. 700 с.Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере. М.: Финансы и статистика, 2000. 384 с.
Дополнительные файлы
