Научная статья на тему 'Логические закономерности для классификации электрорадиоизделий космического применения'

Логические закономерности для классификации электрорадиоизделий космического применения Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
56
11
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
КЛАССИФИКАЦИЯ / ЛОГИЧЕСКИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ / ЭЛЕКТРОННАЯ КОМПОНЕНТНАЯ БАЗА / CLASSIFICATION / LOGICAL PATTERNS / ELECTRONIC COMPONENT BASE

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Масич И. С., Федосов В. В., Краева Е. М.

Исследованы алгоритмы выявления закономерностей в данных, получаемых по результатам дополнительных отбраковочных испытаний; при условии использования совместно с результатами разрушающего физического анализа предлагаемый подход может быть применен для прогнозирования показателей безотказности электронной компонентной базы космического применения.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Масич И. С., Федосов В. В., Краева Е. М.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

LOGICAL PATTERNS FOR CLASSIFYING EEE-PARTS IN SPACE APPLICATIONS

We consider the algorithms for detecting patterns in the data obtained by the results of additional rejection tests. When used in conjunction with the results of destructive physical analysis, the proposed approach can be applied to predicting the reliability of the electronic component base of space applications.

Текст научной работы на тему «Логические закономерности для классификации электрорадиоизделий космического применения»

Электронная компонентная база щ>смических,систем

УДК 629.78

ЛОГИЧЕСКИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ЭЛЕКТРОРАДИОИЗДЕЛИЙ КОСМИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ*

И. С. Масич, В. В. Федосов, Е. М. Краева

Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

Е-mail: [email protected]

Исследованы алгоритмы выявления закономерностей в данных, получаемых по результатам дополнительных отбраковочных испытаний; при условии использования совместно с результатами разрушающего физического анализа предлагаемый подход может быть применен для прогнозирования показателей безотказности электронной компонентной базы космического применения.

Ключевые слова: классификация, логические закономерности, электронная компонентная база.

LOGICAL PATTERNS FOR CLASSIFYING EEE-PARTS IN SPACE APPLICATIONS

I. S. Masich, V. V. Fedosov, E. M. Kraeva

Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation Е-mail: [email protected]

We consider the algorithms for detecting patterns in the data obtained by the results of additional rejection tests. When used in conjunction with the results of destructive physical analysis, the proposed approach can be applied to predicting the reliability of the electronic component base of space applications.

Keywords: classification, logical patterns, electronic component base.

Данная работа посвящена дальнейшему исследованию возможностей решения задачи прогнозирования безотказности электронной компонентной базы, подвергнутой дополнительным отбраковочным испытаниям.

Ранее разработана система, позволяющая производить выявление однородных производственных партий в сборной партии электрорадиоизделий космического применения [1]. Система основана на использовании алгоритма с жадной эвристикой. Работа системы не требует дополнительных испытаний: данные дополнительных отбраковочных испытаний и дополнительного неразрушающего контроля достаточны для выявления однородных производственных партий в сборной партии.

Благодаря применению критерия силуэта в совокупности с особым способом нормировки данных, основанном на границах дрейфа, система позволяет определять число производственных партий в сборной партии [2].

Здесь исследовалась задача повышения эффективности классификации посредством формирования информативных закономерностей, базирующихся на различных принципах построения, и разработки процедур, позволяющих улучшить интерпретируемость

классификатора, основанного на небольшом числе правил в нем.

Построение подобных классификаторов может быть основано на различных методах, среди которых наиболее перспективными для данной задачи являются методы логической классификации [3; 4], отличающиеся высокой интерпретируемостью результатов классификации.

Интерпретируемость результатов логической классификации в условиях космического производства означает возможность разработки ужесточенных норм параметров ЭРИ.

Результаты экспериментов по выявлению закономерностей и построению правил для классификации ЭРИ показывают перспективность исследуемого подхода, нацеленного на усиление поддержки принятия решений при классификации ЭРИ.

Таким образом, в результате работы исследованы алгоритмы выявления закономерностей в получаемых данных по результатам дополнительных отбраковочных испытаний; при условии использования совместно с результатами разрушающего физического анализа предлагаемый подход может быть применен для прогнозирования показателей безотказности электронной компонентной базы.

* Работа выполнена в рамках государственного задания № 2.5527.2017/8.9 Минобрнауки России.

Решетневскуе чтения. 2018

Библиографические ссылки

1. Разработка алгоритмического обеспечения анализа однородности партий электрорадиоизделий для комплектации РЭА КА : монография / Л. А. Казаков-цев, И. С. Масич, В. И. Орлов и др. ; Сиб. гос. аэро-космич. ун-т. Красноярск, 2016. 192 с.

2. Задача классификации электронной компонентной базы / Л. А. Казаковцев, В. И. Орлов, А. А. Ступина, И. С. Масич // Вестник СибГАУ. 2014. № 4 (56). С. 55-61.

3. An Implementation of Logical Analysis of Data / E. Boros, P.L. Hammer, T. Ibaraki et al. // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2000. № 12 (2). Р. 292-306.

4. Антамошкин А. Н., Масич И. С. Алгоритмы псевдобулевой оптимизации для выявления информативных закономерностей в данных // Системный анализ и информационные технологии : седьмая Между-нар. конф. САИТ-2017 (13-18 июня 2017 г., Светлогорск) : труды конференции. Светлогорск, 2017. C. 117-124.

References

1. Kazakovtsev L. A., Masich I. S., Orlov V. I. et al. [Development of algorithmic support for analysis of homogeneity of electronic and radio products for the assembly of radioelectronic equipment of space vehicles]. SibGAU. Krasnoyarsk, 2016. 192 p.

2. Kazakovtsev L. A., Orlov V. I., Stupina A. A., Masich I. S. [The problem of classification of electronic components]. VestnikSibGAU. 2014. No. 4 (56). P. 55-61.

3. An Implementation of Logical Analysis of Data / E. Boros, P. L. Hammer, T. Ibaraki et al. // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2000. № 12 (2). Р. 292-306.

4. Antamoshkin A. N., Masich I. S. [Algorithms of pseudo-Boolean optimization for revealing informative patterns in data] Sed'maya Mezhdunarodnaya konferent-siya «Sistemnyy analiz i informatsionnye tekhnologii» SAIT-2017 (Svetlogorsk, Rossiya): Trudy konferentsii. Svetlogorsk, 2017. P. 117-124.

© Масич И. С., Федосов В. В., Краева Е. М., 2018

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.