Generate QR code
Open Access
Subscription Access
Агрегирование предпочтений как метод решения задач в метрологии и измерительной технике
Abstract
There possibility of useful applications of preference aggregation procedures in processing of interlaboratory comparison results and measurement data transmission in wireless sensor networks is shown.
About the Author
С. Муравьев
Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Young H. P. Optimal voting rules // J. Econom. Perspectives. 1995. V. 9. N.
2. P. 51-64.
3. Lam L., Suen Ch.Y. Application of majority voting to pattern recognition: an analysis of its behaviour and performance // IEEE Trans. Syst., Man and Cybernet. Pt. A: Syst. and Humans. 1997. V. 27. N. 5. P. 553-568.
4. Ephrati E., Rosenschein J. S. A heuristic technique for multiagent planning // Ann. Math. and Artif. Intel. 1997. V. 20. P. 13-67.
5. Кемени Дж., Снелл Дж. Кибернетическое моделирование. М.: Сов. радио, 1972.
6. Литвак Б. Г. Экспертная информация: Методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982.
7. Van Deemen A. M. A. The probability of the paradox of voting for weak preference orderings // Social Choice and Welfare. 1999. V. 16. P. 171-182.
8. Muravyov S. V., Savolainen V. Special interpretation of formal measurement scales for the case of multiple heterogeneous properties // Measurement. 2001. V. 29. P. 209-223.
9. Muravyov S. V. Rankings as ordinal scale measurement results // Metrol. and Measur. Syst. 2007. V. 13. N. 1. P. 9-24.
10. Betzler N. e. a. Fixed-parameter algorithms for Kemeny rankings // Theor. Comp. Sci. 2009. V. 410. N. 45. P. 4554-4570.
11. Гэри М., Джонсон Д. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи. М.: Мир, 1982.
12. Muravyov S. V. Ordinal measurement, preference aggregation and interlaboratory comparisons // Measurement. 2013. V. 46. N. 8. P. 2927-2935.
13. Р 50.4.006-2002. Межлабораторные сравнительные испытания при аккредитации и инспекционном контроле испытательных лабораторий. Методика и порядок проведения.
14. Cox M. G. The evaluation of key comparison data: determining the largest consistent subset // Metrologia. 2007. V. 44. P. 187-200.
15. Nielsen H. S. Determining consensus values in interlaboratory comparisons and proficiency testing // Proc. NCSL Int, Workshop and Symp. Tampa (Florida, USA) 2003. P. 1-16.
16. Brunetti L. e. a. Establishing reference value in high frequency power comparisons // Measurement. 2009. V. 42. P. 1318-1323
17. Muravyov S. V., Marinushkina I. A. Largest consistent subsets in interlaboratory comparisons: preference aggregation approach // Proc. IMEKO TC1+TC7+TC13 Symp. Jena (Germany), 2011.
18. Shao Tao e. a. Pritrans: a prioritized converge-cast scheme using consensus ranking in wireless sensor networks // Proc. IEEE Sensors Appl. Symp. Limerick (Ireland), 2010. P. 251-256.
19. Муравьев С. В., Тараканов Е. В. Передача данных в беспроводных сенсорных сетях с приоритетами на основе агрегирования предпочтений // Изв. Томск. политех. ун-та. 2012. Т. 320. № 5. С. 111-116.
Review
For citations:
. Izmeritel`naya Tekhnika. 2014;(2):19-23. (In Russ.)
Views:
114
Email this article 