Предложен субградиентный иерархический метод выбора числа кластеров при автоматизированном прогнозировании параметров электронной аппаратуры (ЭА) с целью сокращения длительности производственных испытаний. Среди ЭА выделены группы (кластеры) с разной степенью монотонности зависимости параметров от наработки. Параметры ЭА, как правило, медленно изменяются со временем. Поэтому оценку их изменения предложено проводить адаптивным методом, когда начальные параметры центров кластеров для последующего момента времени определяются из анализа в предыдущий момент времени. Прогноз проведен по малым, зашумленным выборкам. Поэтому повышение помехоустойчивости и снижение погрешности разбиения на кластеры в первый момент контроля в значительной степени обусловливает помехоустойчивость и погрешность прогноза в целом. Предложенный метод позволил за счет включения этапа кластеризации в <$E lambda>-пространстве понизить влияние недостатков применяемых при этом функционалов с минимальной дисперсией, повысить оперативность процедуры выбора за счет применения <$E lambda pi>-алгоритма, и повысить помехоустойчивость, снизить погрешность, чувствительность к локальным экстремумам и начальной точке поиска процедуры кластеризации с помощью помехоустойчивого мультистартового субградиентного итеративного метода оптимизации в пространстве вейвлет-преобразования.

• Щербакова Галина Юріївна (технічні науки)
• Антощук Світлана Григорівна (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"