Preview

Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий

Расширенный поиск

ФОРМИРОВАНИЕ КЛАССОВ ОБЪЕКТОВ МЕТОДОМ ДИСКРИМИНАНТНОГО АНАЛИЗА

https://doi.org/10.20914/2310-1202-2014-1-73-78

Аннотация

Реферат. В работе представлен метод дискриминантного анализа, как современный инструмент для классификации объектов, на примере мукомольного производства. Дискриминантный анализ является статистическим методом, который позволяет изучать различия между двумя и более группами объектов по нескольким переменным одновременно и дает возможность классифицировать объекты по принципу максимального сходства. Содержанием дискриминантного анализа является разработка и исследование статистических методов для изучения различий между двумя и более группами объектов по нескольким переменным одновременно при помощи дискриминантной линии. В дискриминантном анализе, в отличие от кластерного, имеется обучающая выборка, в которой известно к каким классам относятся объекты. По обучающей выборке получают правила, которые в дальнейшем позволяют определить, к какому классу относятся новые объекты. Построены дискримитнантные функции, графики распределения объектов по классам качества, графически представлена методика классификации. В ходе выполнения работы была сформирована база данных, состоящая из 595 анализов, характеризующих качество муки по 15 признакам. Каждый анализ описывался химическими (массовая доля белка, массовая доля золы, массовая доля жира, содержание клетчатки и водорастворимых углеводов) и органолептическими показателями качества муки (влажность, титруемая и активная кислотность, массовая доля и качество клейковины, вкус, запах, хруст и т.д.). Точность классификации методом дискриминантного анализа составила 576 (98,02 %).

Об авторах

В. К. Битюков
Воронеж. гос. ун-т инж. технол.
Россия
профессор
кафедра информационных и управляющих систем
тел. (473) 255-38-75


М. Л. Моторин
Воронеж. гос. ун-т инж. технол.
Россия
ассистент
кафедра информационных и управляющих систем
тел. (473) 255-38-75


Е. А. Саввина
Воронеж. гос. ун-т инж. технол.
Россия
ассистент
кафедра информационных и управляющих систем
тел. (473) 255-38-75


Список литературы

1. Клекка У.Р., Ким Дж.-О., Мьюллер Ч.У. Факторный, кластерный и дискриминантный анализ. М.: Финансы и статистика, 1989. 215 с. Klekka U.R., Kim Dzh.-O., M’iuller Ch.U. Faktornyi, klasternyi I diskriminantnyi analiz [Factor, cluster and discriminant analysis]. Moscow, Finansy i statistica, 1989. 215 p. (In Russ.).

2. Саввина Е.А., Балашова Е.А., Битюков В.К. Использование методов дискриминантного анализа для классификации качества муки // Финансы. Экономика. Стратегия. 2013. №3. С. 20-23. Savvina E.A., Balashova E.A., Bitiukov V.K. Using the discriminant analysis methods for the classification of the quality of the flour. Finansy. Ekonomika. Strategiia. [Finance. Economy. Strategy], 2013, no. 3, pp. 20-23. (In Russ.).

3. Балашова Е.А., Битюков В.К., Саввина Е.А., Пономарева Е.И. Формирование системы информативных признаков для прогнозирования качества муки/ Е.А. Балашова, В.К. Битюков, Е.А. Саввина, Е.И. Пономарева // Сборник трудов 3-ей Международной научно- практической конференции «Ключевые вопросы в современной науке», 2013. С. 74-77. Balashova E.A, Bitiukov V.K., Savvina E.A., Ponomareva E.I. Formation of the system of informative signs for prognose quality flour. Sbornik trudov tret’ei Mezhdunarodnoi nauchno-practicheskoi konferentsii “Kliuchevye voprosy v sovremennoi nauke” [Proceedings of the 3rd international scientific and practical conference «the Key issues in modern science»], 2013. pp. 74-77. (In Russ.).


Рецензия

Для цитирования:


Битюков В.К., Моторин М.Л., Саввина Е.А. ФОРМИРОВАНИЕ КЛАССОВ ОБЪЕКТОВ МЕТОДОМ ДИСКРИМИНАНТНОГО АНАЛИЗА. Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2014;(1):73-78. https://doi.org/10.20914/2310-1202-2014-1-73-78

For citation:


Bitiukov V.K., Motorin M.L., Savvina E.A. THE FORMATION CLASSES OF OBJECTS BY THE METHOD OF DISCRIMINANT ANALYSIS. Proceedings of the Voronezh State University of Engineering Technologies. 2014;(1):73-78. (In Russ.) https://doi.org/10.20914/2310-1202-2014-1-73-78

Просмотров: 480


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2226-910X (Print)
ISSN 2310-1202 (Online)