Агрегирование предпочтений для решения задач обработки многомерных гетероскедастичных измерительных данных

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 18-19-00203

НазваниеАгрегирование предпочтений для решения задач обработки многомерных гетероскедастичных измерительных данных

Руководитель Муравьев Сергей Васильевич, Доктор технических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский Томский политехнический университет" , Томская обл

Конкурс №28 - Конкурс 2018 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами»

Область знания, основной код классификатора 09 - Инженерные науки; 09-605 - Комплексирование и обработка информации в технических системах

Ключевые слова комплексирование данных, обработка интервальных данных, задача о ранжировании Кемени, моделирование Монте-Карло, предпочтения, агрегирование предпочтений, робастность, слабые порядки

Код ГРНТИ28.23.25

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Комплексирование данных (data fusion) представляет собой процесс совместной обработки данных о некотором объекте, предоставленных несколькими источниками, с целью получения более полного, объективного и точного знания исследуемой характеристики по сравнению со знанием, полученным из единственного источника. В теории и практике измерений широко используется описание результатов измерений в форме интервалов c найденными экспериментально или заданными границами. Процедура комплексирования интервальных данных заключается в формировании такого результирующего интервала, который согласован с максимальным количеством исходных интервалов и с максимальной степенью правдоподобия содержит значение, которое может служить представителем всех этих интервалов с соответствующей неопределенностью. Существующие методы комплексирования интервальных данных не обеспечивают одновременно единственность результата комплексирования и его устойчивость к несогласованности или виду закона распределения входных данных. Поэтому существует необходимость в разработке метода комплексирования интервальных данных, позволяющего на основании неточных, неполных или противоречивых данных определить результат с повышенной точностью, робастностью и достоверностью. Эти полезные свойства результата комплексирования может обеспечить метод агрегирования предпочтений. В ходе проекта предполагается осуществить разработку, теоретические и экспериментальные исследования метода комплексирования интервальных неравноточных измерительных данных на основе агрегирования предпочтений, устойчивого к виду закона распределения входных данных и обеспечивающего получение результатов комплексирования с повышенными точностью и достоверностью по сравнению с традиционными методами. В рамках решения поставленной задачи предполагается провести следующие исследования: разработка и программная реализация метода комплексирования интервальных данных на основе агрегирования предпочтений принадлежащих этим интервалам дискретных значений и экспериментальные исследования его работоспособности и свойств; разработка способа разбиения диапазона актуальных значений, полученного в результате объединения исходных интервалов, для формирования ранжируемых дискретных значений; разработка и верификация типовых методик применения предложенного метода комплексирования интервальных данных для решения практических задач. Основная идея, определяющая научную новизну поставленной задачи, заключается в том, что впервые в мировой практике в области методов комплексирования данных заданные на вещественной оси исходные интервалы, предназначенные для комплексирования, представляются отношениями слабого порядка (ранжированиями) на множестве принадлежащих этим интервалам дискретных значений. Результатом комплексирования x* служит наилучшее значение в ранжировании консенсуса, найденном для набора ранжирований дискретных значений, соответствующих исходным интервалам.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Худоногова Л.И., Муравьев С.В. Interval data fusion with preference aggregation in wireless sensor network: energy-accuracy trade-off in presence of outliers Journal of Physics: Conference Series, vol. 1065, 072016 (год публикации - 2018)
10.1088/1742-6596/1065/7/072016

2. Борисова М.А., Муравьев С.В. Data analysis of energy surveys by preference aggregation method Journal of Physics: Conference Series, vol, 1065, 202005 (год публикации - 2018)
10.1088/1742-6596/1065/20/202005

3. Муравьев С.В., Борисова М.А. Агрегирование предпочтений в интерпретации данных энергетических обследований Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов, том 329, № 12, с. 166–175 (год публикации - 2018)

4. Минь Дай Хо, Муравьев С.В. Уменьшение погрешности при индивидуальной градуировке терморезисторов ТРУДЫ XIV МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ЭЛЕКТРОННОГО ПРИБОРОСТРОЕНИЯ АПЭП – 2018 В 8 томах, Новосибирск, Том 3, с. 161-165 (год публикации - 2018)

5. Муравьев С.В., Борисова М.А. Анализ и визуализация данных энергоаудита методом агрегирования предпочтений Труды 28-й Международной конференции по компьютерной графике и машинному зрению (GraphiCon 2018, 24–27 сент. 2018 г.), Томск, с. 155-157 (год публикации - 2018)

6. Муравьев С.В., Емельянова Е.Ю. Combinatorial characterization of inrankings as weak orders induced by intervals Journal of Physics: Conference Series, vol. 1379, 012052 (год публикации - 2019)
10.1088/1742-6596/1379/1/012052

7. Муравьев С.В., Баранов П.Ф., Емельянова Е.Ю. How to transform all multiple solutions of the Kemeny Ranking Problem into a single solution Journal of Physics: Conference Series, Vol. 1379, 012053 (год публикации - 2019)
10.1088/1742-6596/1379/1/012053

8. Муравьев С.В., Худоногова Л.И. A consensus ranking based proposal for combining data in adjustment of the fundamental physical constant values 16th IMEKO TC10 Conference 2019 on Testing, Diagnostics and Inspection as a Comprehensive Value Chain for Quality and Safety; Berlin; Germany; 3 - 4 September 2019 (год публикации - 2019)

9. Муравьев С.В., Гавриленко Н.А., Саранчина Н.В., Баранов П.Ф. Polymethacrylate sensors for rapid digital colorimetric analysis of toxicants in natural and anthropogenic objects IEEE Sensors Journal, vol. 19, no. 13, 4765-4772 (год публикации - 2019)
10.1109/JSEN.2019.2903314

10. Гавриленко Н.А., Саранчина Н.В., Камбарова Е.А., Уразов Е.В., Гавриленко М.А. Colorimetric and fluorescent sensing of rhodamine using polymethacrylate matrix Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, vol. 220, 117106 (год публикации - 2019)
10.1016/j.saa.2019.05.011

11. Гавриленко Н.А., Федан Д.А., Саранчина Н.В., Гавриленко М.А. Solid phase colorimetric determination of iodine in food grade salt using polymethacrylate matrix Food Chemistry, vol. 280, 15-19 (год публикации - 2019)
10.1016/j.foodchem.2018.12.037

12. Муравьев С.В., Худоногова Л.И., Хо М.Д. Adjustment of fundamental physical constant values using the interval fusion with preference aggregation Measurement, 2020, vol. 163, 108037 (год публикации - 2020)
10.1016/j.measurement.2020.108037

13. Хо М.Д., Муравьев С.В. Accuracy enhancement of measurand estimate on the base of additive combined measurements Sensor Review, vol. 40, issue 3, pp. 377-383 (год публикации - 2020)
10.1108/SR-01-2020-0009

14. Муравьев С.В., Погадаева Е.Ю. Computer-Aided Recognition of Defects in Welded Joints during Visual Inspections Based on Geometric Attributes Russian Journal of Nondestructive Testing, Volume 56, Issue 3, Pages 259-267 (год публикации - 2020)
10.1134/S1061830920030055

15. Муравьев С.В, Спиридонова А.С., Емельянова Е.Ю. Preference aggregation when choosing a color space for digital colorimetric analysis of substances composition Bulletin of the Tomsk Polytechnic University, Geo Assets Engineering, 331(8), 166-176 (год публикации - 2020)
10.18799/24131830/2020/8/2778

16. Муравьев С.В., Борисова М.А. Dimension reduction of preference profile for aggregation of energy audit data Journal of Physics: Conference Series (год публикации - 2020)

17. Муравьев С.В., Худоногова Л.И., Хо М.Д. Precise Measurand Value Estimating By Interval Fusion With Preference Aggregation: Heteroscedasticity Case Proceedings of the 17th IMEKO TC10 Conference "Global Trends in Testing, Diagnostics & Inspection for 2030", Dubrovnik, Croatia, October 19-22, 2020, pp. 208-213 (год публикации - 2020)

18. Муравьев С.В., Погадаева Е.Ю. Recognition Ability of Interval Fusion with Preference Aggregation in Weld Defects Images Analysis Proceedings of the 17th IMEKO TC10 Conference "Global Trends in Testing, Diagnostics & Inspection for 2030", Dubrovnik, Croatia, October 19-22, 2020, pp. 271-276 (год публикации - 2020)

19. Муравьев С.В., Баранов П.Ф., Худоногова Л.И., Хо М.Д. Inertial MEMS Sensors Accuracy Improvement by Interval Fusion with Preference Aggregation 2020 IEEE Sensors Proceedings, October 25-28, Rotterdam, The Netherlands (год публикации - 2020)

20. Хо М.Д., Муравьев С.В. Повышение точности оценки измеряемой величины на основе мультипликативных совокупных измерений Труды XVI Международной научно-практической конференции «Электронные средства и системы управления», 18-20 ноября 2020 г., ТУСУР, Томск, 2020 (год публикации - 2020)

Публикации