Журнал «Костюмология»
           

2020. — Т 5. — №4 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://kostumologiya.ru/15tlkl420.html

This article metadata is also available in English

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 615 Кбайт)


Ссылка для цитирования этой статьи:

Гребенева, Ю. С. Использование многомерного статистического анализа данных для создания информационной системы инструментальной сортировки шкурок норки различных цветовых групп и типов / Ю. С. Гребенева, А. И. Сапожникова, Ю. Л. Гордеева // Костюмология. — 2020. — Т 5. — №4. — URL: https://kostumologiya.ru/PDF/15TLKL420.pdf (дата обращения: 01.11.2024).


Использование многомерного статистического анализа данных для создания информационной системы инструментальной сортировки шкурок норки различных цветовых групп и типов

Гребенева Юлия Сергеевна
ФГБОУ ВО «Московская государственная академия ветеринарной медицины и биотехнологии –
МВА имени К.И. Скрябина», Москва, Россия
Аспирант кафедры «Товароведения, технологии сырья и продуктов животного
и растительного происхождения им. С.А. Каспарьянца»
E-mail: julia-21@bk.ru
РИНЦ: https://www.elibrary.ru/author_profile.asp?id=1023050

Сапожникова Алла Ионовна
ФГБОУ ВО «Московская государственная академия ветеринарной медицины и биотехнологии –
МВА имени К.И. Скрябина», Москва, Россия
Профессор кафедры «Товароведения, технологии сырья и продуктов животного
и растительного происхождения им. С.А. Каспарьянца»
Доктор технических наук, профессор
E-mail: fibrilla@mail.ru
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5040-6998
РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=429612
SCOPUS: https://www.scopus.com/authid/detail.url?authorId=6603416182

Гордеева Юлия Львовна
ФГБОУ ВО «Московская государственная академия ветеринарной медицины и биотехнологии –
МВА имени К.И. Скрябина», Москва, Россия
Заведующий кафедрой «Информационных технологий, математики и физики»
Кандидат технических наук
E-mail: gordulia32@gmail.com
РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=301107

Аннотация. Проведена сортировка 300 шкурок полуфабриката норки голубой группы на 5 цветовых типов в соответствии с ГОСТ Р 55587-2013 «Шкурки норки клеточного разведения невыделанные. Технические условия». Показана возможность инструментальной колориметрической градации схожих шкурок, визуально неразличимых внутри цветового типа, с близкими значениями координат цвета в системе CIE L*a*b*.

С помощью иерархического агломеративного кластерного анализа построена дендрограмма, объединяющая шкурки полуфабриката норки с близкими значениями координат цвета в системе CIE L*a*b*. С помощью статистики Лямбда-Уилкса и критерия Фишера определен вклад координат цвета в цветоразличие между шкурками норки внутри цветового типа. Показано, что наибольший вклад в цветоразличие между группами образцов шкурок вносят координаты цветности a* и b*, а координата L* – светлота, имеет второстепенное значение.

При помощи канонического анализа определены конкретные дискриминантные функции и их стандартизованные коэффициенты, а также их вклад в каждую каноническую функцию. Показано, что с помощью диаграммы рассеяния можно выявить и определить существенность цветовых различий между цветовыми типами полуфабриката норки голубой группы по наиболее сильной дискриминантной функции.

Методом дискриминантного анализа были рассчитаны значения констант классификационных функций и их коэффициентов, соответствующие каноническим корням пяти выделенных групп полуфабриката норки по цветовым типам, что позволило составить уравнения функций классификации для шкурок полуфабриката норки голубой группы. С помощью этих функций можно будет в дальнейшем классифицировать новые случаи, которые будут относиться к тому классу, для которого классифицированное значение будет максимальное.

Ключевые слова: норка; волосяной покров; пушно-меховое сырье и полуфабрикат; оптические свойства; количественная оценка; цветовые характеристики

Скачать

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

ISSN 2587-8026 (Online)

Уважаемые читатели! Комментарии к статьям принимаются на русском и английском языках.
Комментарии проходят премодерацию, и появляются на сайте после проверки редактором.
Комментарии, не имеющие отношения к тематике статьи, не публикуются.

Добавить комментарий