• ВХОД

    •  

    Полное описание


     Иванов, Александр Иванович. Мультипликативно-нейросетевое объедиение статистических критериев Херста и Мурота-Такеучи при проверке гипотезы нормальности малых выборок / А. И. Иванов, А. П. Иванов, Е. Н. Куприянов. - DOI 10.21685/2307-4205-2021-4-4. - Текст : непосредственный // Надежность и качество сложных систем : научно-практический журнал. - 2021. - N 4. - С. 27-33. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2307-4205.
    (Шифр в БД У4358/2021/4)
    ГРНТИ УДК
    28.23004.8
    28.23.37004.032.26
    83.03.0553
    57.017
    519.24

    Рубрики:
    Искусственный интеллект
    Нейронные сети
    Мультипликативно-нейросетевое объедиение
    Статистический анализ малых выборок
    Критерии Херста
    Критерий Андерсона-Дарлинга
    Критерий Мурота- Такеучи

    Кл.слова (ненормированные): статистический анализ малых выборок -- проверка гипотезы нормальности -- критерии херста -- критерий андерсона - дарлинга -- критерий мурота - такеучи
    Аннотация: Актуальность и цели. Рассматривается проблема анализа малых выборок путем объединения нескольких, созданных в прошлом веке статистических критериев. Объединяются критерий Херста, критерий Андерсона - Дарлинга, критерий Муроты - Такеучи. Материалы и методы. Предложено осуществлять объединение, рассматриваемых статистических критериев через умножение их выходных состояний. Уже после мультипликативного объединения статистических критериев предложено выполнять квантование их непрерывных данных в дискретные состояния "0" и "1". Результаты . При низкой коррелированности объединяемых статистических критериев мультипликативно-нейросетевое обобщение дает существенное снижение их итоговой вероятности ошибок первого и второго рода в сравнении с использовавшимся ранее конкатенационно-нейросетевым обобщением. В этом отношении более простое конкатенационно-нейросетевое обобщение является менее информативным. Выводы. Конкатенационно-нейросетевое объединение статистических критериев плохо работает для разнородных по качеству критериев, что показано на примере обобщения трех рассмотренных статистических критериев. В этом отношении мулитипликативно-нейросетевое обобщение статистических критериев является более выгодным, так как позволяет повысить достоверность принимаемых решений уже для двух, рассматриваемых критериев.
    Доп. точки доступа:
    Иванов, Алексей Петрович
    Куприянов, Евгений Николаевич

    Экз-ры полностью У4358/2021/4
    Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Переход по DOI



    Заказ фрагмента документа ₽