Марковская модель

Cтраница 2

Другим классом моделей являются марковские модели надежности, в которых различаются не два, а некоторое конечное число состояний системы. Надежность определяется состояниями, в которых может находиться система. Переход из одного состояния в другое происходит случайно. [16]

Далее для демонстрации приводятся Марковские модели промышленных систем безопасности, которые используются экспертами в области безопасности. [17]

Предложена новая теория чувствительности марковских моделей. Методы теории предназначены для исследования влияния ошибок определения параметров математической модели на критерий качества управления. Получен ряд критериальных неравенств, предназначенных для оценки потерь критерия качества управления. Рассмотрена проблема учета ошибок идентификации в алгоритмах управления. [18]

То есть технически, марковскую модель с непрерывным временем построить проще, чем модель с дискретным временем, хотя проблема подчинения пуассоновскому закону распределения всех потоков событий, переводящих элементы системы из состояния в состояние, остается. [19]

Диаграмма шшй. [20]

Аналогично тому, как введение многомерных марковских моделей означает введение нескольких вертикальных прямых ( по-лимарковы модели), полигауссовы модели на этой диаграмме лредставляются определенным числом 3N - 1 горизонтальных прямых. Таким образом, теоремы существования полигауссовых моделей реальных технологических факторов, видимо, обусловливают достаточность описания этих факторов счетным множеством мо-ментных функций. Взаимная ортогональность прямых, отображающих полимарковы и полигауссовы факторы, символизирует их различное применение в теории ТП. [21]

С одной стороны, используя марковскую модель для произвольных распределений, мы упрощаем задачу, с другой, - вводя дополнительные состояния в граф переходов, мы ее усложняем. [22]

ИИС, эксплуатация которой описывается марковской моделью с дискретными состояниями и непрерывным временем, выполняет измерения и измерительный контроль параметров обслуживаемого изделия, находясь в одном из двух возможных состояний - работоспособном состоянии Si) и неработоспособном со скрытым ( параметрическим или метрологическим) отказом ( состояние 5ц), интенсивности перехода в которые л0 и лс соответственно. Под самоповеркой понимают автоматизированное определение работоспособности измерительной системы с помощью встроенных в нее образцовых средств измерений по определенной, обычно сокращенной, программе. [23]

Для исследования переходного режима в марковских моделях были вычислены собственные числа исследуемых матриц переходных вероятностей и далее в соответствии с ( 3 - 26) - ( 3 - 28) определялись выражения Н ( и) для оценки вида переходного режима и его длительности. [24]

Какую последовательность называют марковской и чем удобна марковская модель сообщений для задач фильтрации. [25]

Суммарный средний доход с учетом переоценки, как функция от коэффициента переоценки р е. [26]

Такой анализ полезен при отыскании 1-оптимальных стратегий для марковской модели принятия решений без переоценки, рассматриваемой далее в гл. [27]

Вследствие большого числа возможных учитываемых состояний КС целесообразно использовать марковскую модель надежности ХП. [28]

Заметим, что в упомянутой работе / Сив получен на основе марковской модели состояний СКИ, хорошо аппроксимирующей процессы эксплуатации с экспоненциальным законом распределения их параметров, а / Стп получен на основе полумарковской модели, учитывающей реальные законы распределения. Входящая в упомянутые выражения величина среднее время метрологического обслуживания средств измерений является по существу ничем иным, как полученным в работе [50] средним временем пребывания СКИ в метрологическом обслуживании. [29]

На данном небольшом примере хорошо видно, как быстро возрастает количество состояний Марковских моделей, и насколько непростым может оказаться анализ более сложных схем. [30]

Страницы: 1 2 3 4