<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">zldm</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Заводская лаборатория. Диагностика материалов</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Industrial laboratory. Diagnostics of materials</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1028-6861</issn><issn pub-type="epub">2588-0187</issn><publisher><publisher-name>ООО «Издательство «ТЕСТ-ЗЛ»</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.26896/1028-6861-2018-84-1-I-71-84</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">zldm-619</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>MATHEMATICAL METHODS OF INVESTIGATION</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ПОСТРОЕНИЯ КЛАССИФИКАЦИОННОЙ СТРУКТУРЫ ХАРАКТЕРИСТИК ИСПЫТАНИЙ НА ГЕРМЕТИЧНОСТЬ</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>NON-PARAMETRIC ALGORITHM FOR CONSTRUCTING CLASSIFICATION STRUCTURE OF THE LEAKAGE TEST CHARACTERISTICS</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Бушин</surname><given-names>С. А.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Bushin</surname><given-names>S. A.</given-names></name></name-alternatives><email xlink:type="simple">vniia4@vniia.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Всероссийский научно-исследовательский институт автоматики им. Н. Л. Духова</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>N. L. Dukhov All-Russia Research Institute of Automatics</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2018</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>18</day><month>01</month><year>2018</year></pub-date><volume>84</volume><issue>1(I)</issue><fpage>71</fpage><lpage>84</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Бушин С.А., 2018</copyright-statement><copyright-year>2018</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Бушин С.А.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Bushin S.A.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://www.zldm.ru/jour/article/view/619">https://www.zldm.ru/jour/article/view/619</self-uri><abstract><p>Рассмотрены проблемы правильного и эффективного выбора методов и средств при проведении контроля герметичности проникающими веществами (газами) на базе определенных критериев. На основе методов математической статистики в рамках проведенных автором теоретических исследований осуществлен классификационный анализ основных характеристик методов и способов испытаний на герметичность, целью  которого являлось обозначение приоритетов последних на основе действующего ГОСТ Р 51780–2001. Другими словами, предпринята попытка поиска и выявления эффективных  путей упорядочивания классификационной структуры из основных характеристик методов и средств испытаний на герметичность, необходимой для исследователя, при их выборе в процессе подготовки к данным испытаниям. Отчасти это связано с отсутствием в указанном  стандарте четких рекомендаций относительно степени значимости данных характеристик  для решения задачи контроля герметичности применительно к реальным условиям и  возможностям ее реализации. Методика исследований базируется на предложенном  непараметрическом алгоритме, который включает проведение классификации данных характеристик, основанной на парной кластеризации. Для эффективного решения задачи  непараметрического анализа в работе использован метод экспертных оценок. Предложены  решения в области многомерного анализа, относящиеся к задаче обратного сведения  множества характеристик к небольшому ряду из групп, формируемых по обобщающим  признакам, с использованием дискриминантного анализа на основе непараметрических  критериев проверки статистически значимых различий. В результате проведенных  исследований характеристик, относящихся главным образом к средствам испытаний на  герметичность (как наиболее многочисленным в отличие от методов), определена  сравнительно высокая апостеорная вероятность отнесения данных классификационных признаков к группам, распределенным по шести кластерам. Оценена возможность внесения  в действующий вышеупомянутый стандарт некоторых уточнений в целях его совершенствования.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The problems of correct and effective choice of the methods and means used for leakage monitoring by penetrating substances  (gases) on the basis of certain criteria are considered. Methods of  mathematical statistics are used for classification analysis of the  main characteristics of the leakage test methods and approaches in  the framework of general theoretical research to prioritize them in  compliance with current GOST 51780–2001. In other words, an  attempt has been made to search for and identify the effective ways  of ordering the classification structure from the main characteristics  of the methods and means of leak testing necessary for the  researcher at the preparatory stage of testing. This is partly due to  the lack of clear recommendations in this standard regarding the  significance of these characteristics for leakage control in real conditions and possibility of its implementation. The procedure rests on the proposed nonparametric algorithm which includes  classification of the characteristics based on pairwise clustering. The  expert evaluation method is used for effective addressing the  problem of nonparametric analysis. Solutions of multivariate analysis are given for the problem of inverse reduction of characteristics to a  small number of groups formed on the basis of generalizing features  using discriminative analysis on the basis of nonparametric criteria to check statistically significant difference. Comparatively high posterior probability of attributing the classification features to the groups distributed among six clusters is determined as a result of studying  characteristics pertaining mainly to the leakage test facilities (as the  most numerous ones compared to test methods). We also consider and assess the possibility of introducing some clarifications to refine the current standard.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>классификационные признаки</kwd><kwd>кластеризация</kwd><kwd>непараметрический анализ</kwd><kwd>ранговый коэффициент корреляции</kwd><kwd>дендрограмма</kwd><kwd>Евклидовая метрика</kwd><kwd>дискриминантный анализ</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>classification features</kwd><kwd>clusterization</kwd><kwd>nonparametric analysis</kwd><kwd>rank correlation coefficient</kwd><kwd>dendrogram</kwd><kwd>Euclidean metric</kwd><kwd>discriminatory analysis.</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">ГОСТ Р 51780–2001. Контроль неразрушающий. Методы и средства испытаний на герметичность. Порядок и критерии выбора. Госстандарт России. — М.: Изд-во стандартов, 2002.—4с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">RF State Standard GOST R 51780–2001. Non-destructive testing. Methods and means  of leak testing. Order and selection criteria. GOSSTANDART of Russia. — Moscow: Izd.  standartov, 2002.—4p.[inRussian].</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: Исследование зависимостей. Справочное издание. — М.: Финансы и статистика, 1985. — 487 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Aivazyan S. A., Enyukov I. S., Meshalkin L. D. Applied statistics: Research of  dependences. Reference book — Moscow: Finansy i statistika, 1985. — 487 p. [in Russian].</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Штремель М. А., Кудря А. В., Иващенко А. В. Непараметрический дискриминантный анализ в задачах управления качеством / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2006. Т. 72. № 5. С. 53 – 62.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Shtremel’ M. A., Kudrya A. V., Ivashchenko A. V. Nonparametric discriminant  analysis in quality management tasks / Zavod. Lab. Diagn. Mater. 2006. Vol. 72. N 5. P.53–62.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Лапко А. В., Лапко В. А., Соколов М. И., Ченцов С. В. Непараметрические системы классификации. — Новосибирск: Наука, 2000. — 240 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lapko A. V., Lapko V. A., Sokolov M. I., Chentsov S. V. Nonparametric  classification system. — Novosibirsk: Nauka, 2000. — 240 p. [in Russian].</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Орлов А. И. Прикладная статистика: Учебник. — М.: Экзамен, 2004. — 656 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Orlov A. I. Applied statistics. Textbook. — Moscow: Йkzamen, 2004. — 656 p. [in Russian].</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Петров П. К. Математико-статистическая обработка и графическое представление результатов педагогических исследований с использованием информационных технологий: учебное пособие. — Ижевск: Удмуртский университет, 2013. — 179 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Petrov P.K.Mathematico-statistical processing and graphic representation of the  results of pedagogical research using information technology: a tutorial. — Izhevsk:  Udmurtskii universitet, 2013. — 179 p. [in Russian].</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Стукач О. В. Программный комплекс STATISTICA в решении задач управления качеством: учебное пособие. — Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2011. — 163 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Stukach O. V. The program complex STATISTICA in the decision of tasks of quality  management: a tutorial. — Tomsk: Izd. Tomsk. Politekhn. Univ., 2011. — 163 p. [in Russian].</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Сидоренко Е. В. Математические методы обработки в психологии. — СПб.: ООО «Речь», 2002. — 350 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Sidorenko E. V. Mathematical methods of processing in psychology. — St.  Petersburg: JSC “Rech’”, 2002. — 350 p. [in Russian].</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ермолаев О. Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник. Изд. 2-е испр. — М.: Флинта, 2003. — 336 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ermolaev O. Yu. Mathematical statistics for psychologists: Textbook. 2nd edition.  — Moscow: Flinta, 2003. — 336 p. [in Russian].</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Громова Н. М., Громова Н. И. Основы экономического прогнозирования. Учебное пособие. — М., 2006. — 80 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Gromova N. M., Gromova N. I. The foundations of economic forecasting. Tutorial. — Moscow, 2006. — 80 p. [in Russian].</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Буяльская А. К., Клейменова Н. А., Горевая М. И. Маркетинговые исследования: Учебное пособие для вузов. — Новосибирск: Сибпринт, 2010. — 404 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Buyal’skaya A. K., Kleimenova N. A., Gorevaya M. I. Marketing Research: textbook  for universities. — Novosibirsk: Sibprint, 2010. — 404 p. [in Russian].</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Дюран Б. и Оделл П. Кластерный анализ / Пер. с англ. Е. З. Демиденко; под ред. Б. Я. Боярского. — М.: Статистика, 1977. — 128 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Durant B., Odell P. Cluster analysis / E. Z. Demidenko (transl.), B. Ya.  Boyarskii (ed.). — Moscow: Statistika, 1977. — 128 p. [Russian translation].</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Боровиков В. Искусство анализа данных на компьютере: для профессионалов. Изд. 2-е. — СПб.: Питер, 2003. — 688 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Borovikov V. The art of data analysis on the computer: for professionals. 2nd  edition. — St. Petersburg: Piter, 2003. — 688 p. [in Russian].</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Кулаичев А. П. Методы и средства анализа данных в среде Windows STADIA. Изд. 4- е. — М.: Информатика и компьютеры, 2002. — 341 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kulaichev A. P. Methods and tools for data analysis in Windows STADIA. 4th  edition. — Moscow: Informatika i komp’yutery, 2002. — 341 p. [in Russian].</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Симчера В. М. Методы многомерного анализа статистических данных: учебное пособие. — М.: Финансы и статистика, 2008. — 400 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Simchera V. M. Methods of multivariate analysis of statistical data: a tutorial.  — Moscow: Finansy i statistika, 2008. — 400 p. [in Russian].</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ким Дж.-О., Мьюллер Ч. У., Клекка У. Р. и др. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Пер. с англ.; под редакцией И. С. Енюкова. — М.: Финансы и статистика, 1989. — 215 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kim J.-O., Mueller Ch.. W., Klecka W. R., et al. Factoril, discriminant and  clattery analysis / I. S. Enyukov (ed.). — Moscow: Finansy i statistika, 1989. — 215  p. [in Russian].</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
