  ВОСТОЧНО-СИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
ТЕХНОЛОГИЙ И УПРАВЛЕНИЯ
На правах рукописи
ШАРАПОВА САЯНА МУНКОЕВНА
ИССЛЕДОВАНИЕ НЕТРАНЗИТИВНЫХ ПОДМНОЖЕСТВ
В РЕЗУЛЬТАТАХ ЭКСПЕРТНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ
05.02.23 Стандартизация и управление качеством продукции
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук
Научный руководитель:
Доктор технических наук, доцент Д.Н. Хамханова.
Улан-Удэ 2014
Содержание
Перечень условных обозначений и сокращений
|
5
|
Введение
|
7
|
1 Появление нетранзитивных подмножеств в результатах экспертных измерений
|
13
|
1.1 Экспертные методы измерений
|
13
|
1.1.1 Однократное и многократное экспертное измерение
|
19
|
1.1.2 Методы обработки результатов экспертных измерений
|
23
|
1.1.2.1 Метод ранжирования
|
27
|
1.1.2.2 Метод попарного сопоставления
|
31
|
1.1.2.3 Метод двойного попарного сопоставления
|
35
|
1.2 Нетранзитивность в результатах экспертных измерений
|
37
|
1.3 Анализ проблемы нетранзитивности результатов экспертных измерений
|
41
|
1.3.1 Парадокс Кондорсе́
|
46
|
1.3.2 Метод Борда
|
47
|
1.3.3 Аксиомы Эрроу
|
49
|
1.3.4 Метод Кемени
|
52
|
1.3.5 Метод Шульце
|
60
|
Выводы
|
69
|
2 Исследование нетранзитивных подмножеств в результатах экспертных измерений
|
70
|
2.1 Причины возникновения нетранзитивных подмножеств
|
70
|
2.1.1 Нетранзитивные подмножества как полезные сигналы
|
78
|
2.1.2 Нетранзитивные подмножества как сенсорные ошибки
|
81
|
2.2 Свойства нетранзитивных подмножеств
|
87
|
2.3 Борьба с нетранзитивными подмножествами
|
90
|
2.4 Кодирование квалиметрической информации
|
92
|
2.5 Исключение нетранзитивности кодированием
|
94
|
Выводы
|
99
|
3 Исключение нетранзитивных подмножеств из результатов экспертиз
|
101
|
3.1 Метод шкалирования
|
101
|
3.2 Метод накопления измерительной информации
|
104
|
3.3 Вероятностно-статистический метод исключения нетранзитивности
|
106
|
Выводы
|
112
|
4 Исключение нетранзитивных подмножеств из результатов экспертных измерений в пищевой промышленности
|
113
|
4.1 Исключение нетранзитивных подмножеств из результатов экспертных измерений при определении весовых коэффициентов качества продукции молочной промышленности методом накопления
|
113
|
4.2 Исключение нетранзитивных подмножеств из результатов экспертных измерений при определении весовых коэффициентов качества продукции мясной промышленности методом накопления
|
116
|
4.3 Исключение нетранзитивных подмножеств из результатов экспертных измерений при определении весовых коэффициентов качества продукции мясной промышленности вероятностно-статистическим методом
|
119
|
4.4 Исключение нетранзитивных подмножеств из результатов экспертных измерений при определении весовых коэффициентов показателей качества хлебобулочной продукции методом Кемени
|
124
|
Выводы
|
146
|
Заключение
|
147
|
Список использованных источников
|
149
|
Приложение А. Многоуровневая структура показателей качества кефира
|
163
|
Приложение Б. Анкеты для опроса экспертов для определения весовых коэффициентов показателей качества кефира
|
164
|
Приложение В. Результаты определения весовых коэффициентов показателей качества кефира
|
168
|
Приложение Г. Многоуровневая структура показателей качества вареной колбасы «Докторская»
|
176
|
Приложение Д. Анкеты для опроса экспертов для определения весовых коэффициентов
показателей качества колбасы вареной «Докторская»
|
179
|
Приложение Ж. Результаты определения весовых коэффициентов показателей качества вареной колбасы «Докторская»
|
182
|
Приложение К. Многоуровневая структура показателей качества хлебобулочных изделий
|
287
|
Приложение Л. Анкеты для опроса экспертов для определения весовых коэффициентов показателей качества хлебобулочных изделий
|
195
|
Приложение М. Результаты определения весовых коэффициентов показателей качества хлебобулочных изделий
|
198
|
Приложение Н. СТО 02069473.001-2013 «Методика оценки качества пищевой продукции экспертными методами измерений»
|
205
|
Приложение П. СТО 02069473.002-2013 «Исключение нетранзитивных подмножеств из результатов экспертных измерений. Метод накопления».
|
206
|
Приложение Р. СТО 02069473.003-2013 «Исключение нетранзитивных подмножеств из результатов экспертных измерений. Вероятностно-статистический метод».
|
207
|
Приложение С. «Положение о производственной лаборатории».
|
208
|
Приложение Т. «Положение о дегустационной комиссии»
|
209
|
Приложение У. Акты и справки о внедрении
|
210
|
Перечень условных обозначений и сокращений
А1, А2, . . . – ответы экспертов
а, б, в, г, д, е, ж, … (A, B, C) – объекты экспертизы
ГБОУ СПО БРТПиПП – государственное бюджетное образовательное учреждение среднего профессионального образования Бурятский республиканский техникум пищевой и перерабатывающей промышленности
К – контрольная проба
Л, Х – продукты
ЛПР – лицо принимающее решение
МОК – методика оценивания качества
ООО – общество с ограниченной ответственностью
ООО «Байкальская промысловая компания» – общество с ограниченной ответственностью «Байкальская промысловая компания»
ООО МИП «Алтан Уула» – общество с ограниченной ответственностью малое инновационное предприятие «Алтан Уула»
ООО МИП «Доктор Хлеб» – общество с ограниченной ответственностью малое инновационное предприятие «Доктор Хлеб»
ООО «Пиката» – общество с ограниченной ответственностью «Пиката»
СППК «Профит» – сельскохозяйственный потребительский перерабатывающий кооператив «Профит»
СССР – Союз Советских социалистических республик
СТО — стандарт организации
СЭМ — сенсорные экспертные методы
ФГБОУ ВПО ВСГУТУ – Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления
d [a, * ], d [б, * ], d [в, * ], – количество предпочтений между объектами * и
А, В, С соответственно, где * – от А до С
Fi j – частота предпочтения i-м экспертом j-го объекта экспертизы
G – ранг, проставленный i-м экспертом j-му показателю качества
gj – весовой коэффициент j-го показателя качества
Ki,j – число предпочтений i-м экспертом j-го объекта экспертизы
М – математическое ожидание
m – количество показателей качества
n – число мнений, удовлетворяющих необходимому условию
Рэ – вероятность предпочтений экспертов
Р1, – первая проба
Р2 – переменная проба, вторая проба
РI – вероятность ошибки первого рода
РII – вероятность ошибки второго рода
Pijn – мнения экспертов
n – количество экспертов
Q – случайный размер
Qi , Qj – i- й и j-й размеры
t – количество объектов
Хдоп – условная вероятность правильного решения о том, что i- й размер больше или меньше j-го размера
~ – обозначена равнозначность объектов
→, ↑ – предпочтительность объектов.
Введение
Решение проблем повышения качества выпускаемой продукции является сегодня неотъемлемым элементом стратегии развития любого производства. В соответствии с существующими требованиями все процессы, связанные с повышением качества и конкурентоспособности продукции, следует начинать с анализа потребителей и ожиданий потребителей этой продукции, для чего в настоящее время широко используют экспертные методы измерений.
Экспертные методы измерений получили широкое распространение в различных отраслях: в пищевой, легкой, парфюмерной промышленности, архитектуре, медицине, спорте и т.д. [2-13, 15-27, 33-37, 39-49, 57-61, 64-66, 75, 103-106].
Они применяются тогда, когда применение более объективных методов с использованием технических средств невозможно, сложно и экономически невыгодно. Разновидностями экспертных измерений являются органолептические измерения и социологические исследования.
Экспертные измерения обычно проводятся по шкале порядка. Однако при измерениях по шкале порядка возникает такая ситуация, когда появляются нетранзитивные подмножества (включения), т.е. не соблюдается один из основных принципов измерения [20,50-56, 94, 95, 102, 111, 131, 132].
Особенно часто появляются нетранзитивные включения при определении весовых коэффициентов показателей качества пищевых продуктов методами ранжирования и попарного сопоставления [76-80, 86-90].
Впервые появление нетранзитивных подмножеств за рубежом была рассмотрена в работах [111,128]. В дальнейшем решению задачи исключения нетранзитивных подмножеств был посвящен ряд работ [41, 106, 112].
У нас в стране проблеме появления нетранзитивных подмножеств посвящены работы И.Ф. Шишкина [94,95,102], Поддъякова [54-56, 138] и С.В. Муравьева [131-132].
Однако эта задача не решена полностью. Метод нахождения сильнейшего пути [50-53], предложенный Шульцем, при голосовании не подходит, например, для исключения нетранзитивных подмножеств, полученных при определении весовых коэффициентов показателей качества пищевых продуктов.
С другой стороны, метод исключения нетранзитивных подмножеств путем нахождения медианы, предложенный Кемени, не всегда приемлем, так как может получиться несколько медиан.
Важность исключения нетранзитивных подмножеств продиктована:
а) широким применением экспертных методов измерений. Ежедневно в различных отраслях промышленности России выполняются сотни тысяч измерений экспертными методами для определения качества продукции и услуг;
б) ответственностью измерений экспертными методами, результаты которых используются на всех этапах производства;
в) требованиями взаимного доверия потребителей к результатам измерений экспертными методами.
В связи с этим возникает актуальная научная задача исключения нетранзитивных подмножеств из результатов экспертных измерений, позволяющих повысить их достоверность.
Целью диссертационной работы является разработка методов исключения нетранзитивных подмножеств из результатов экспертных измерений при контроле качества пищевых продуктов.
В соответствии с поставленной целью решались следующие задачи:
– исследование свойств нетранзитивных подмножеств;
– разработка способа выявления нетранзитивных подмножеств;
– применение метода Кемени для исключения нетранзитивных подмножеств из результатов определения весовых коэффициентов показателей качества пищевых продуктов;
– разработка методов исключения нетранзитивных подмножеств;
– опытно-промышленная апробация методов исключения нетранзитивных подмножеств на предприятиях пищевой промышленности при контроле качества органолептических показателей качества пищевых продуктов.
Методы исследования, обоснованность, достоверность.
Для решения поставленных задач были использованы методы: теории измерений, теории вероятности, математической статистики и имитационное моделирование.
Обоснованность применяемых методов подтверждается их широким использованием в самых различных прикладных исследованиях.
Достоверность результатов и выводов исследования подтверждена большим объёмом экспериментальных исследований, проведенных на предприятиях Республики Бурятия: общество с ограниченной ответственностью «Пиката» (ООО «Пиката»), ООО Малое инновационное предприятие «Алтан Уула» (ООО МИП «Алтан Уула»), Государственное бюджетное образовательное учреждение среднего профессионального образования Бурятский республиканский техникум пищевой и перерабатывающей промышленности (ГБОУ СПО БРТПиПП), ООО «Байкальская промысловая компания», сельскохозяйственный потребительский перерабатывающий кооператив «Профит» (СППК «Профит»), ООО Малое инновационное предприятие «Доктор Хлеб» (ООО МИП «Доктор Хлеб»).
|
