Обробка результатів вимірювань витрати рідини з використанням машинного навчання - Ащепков, В. О. (My University, 2024)
Дисертаційна робота присвячена розробці підходів до обробки результатів вимірювань витрати рідини з використанням методів машинного навчання для виявлення викидів і підвищення якості метрологічних даних. Основний акцент зроблено на вдосконаленні процесів ідентифікації та виключення викидів із даних вимірювань, що дозволяє підвищити точність і стабільність результатів. Метою дисертаційної роботи є підвищення стабільності вимірювань витрати рідини та достовірності метрологічних даних шляхом розробки та адаптації алгоритму на основі моделі ізольованого лісу. Виключення надмірних похибок дозволяє зменшити стандартну невизначеність за типом А, що сприяє забезпеченню надійності отриманих результатів. The dissertation focuses on the development of approaches for processing liquid flow measurement results using machine learning methods to detect outliers and improve the quality of metrological data. The main emphasis is on improving the processes of identifying and excluding outliers from measurement data, which allows increasing the accuracy and stability of results. The purpose of the dissertation is to enhance the stability of liquid flow measurements and the reliability of metrological data by developing and adapting an algorithm based on the isolation forest model. Eliminating excessive errors reduces standard uncertainty of type A, contributing to the reliability of obtained results.
Keywords: похибка; невизначеність вимірювань; еталон; масова витрата; обробка результатів вимірювань; ізольований ліс; дерево рішень; виявлення аномалій