Cтраница 2
Для упрощения расчетов при обнаружении событий в пространстве У целесообразно аппроксимировать каждую разделяющую гиперповерхность гиперплоскостью. [16]
Обнаружен системой: при обнаружении события в приложении или технической инфраструктуре, например, при превышении критического порога, событие регистрируется как инцидент в системе регистрации инцидентов и, при необходимости, направляется в группу поддержки. [17]
В самой простой форме алгоритм обнаружения событий состоит в периодическом измерении величин, характеризующих эти события, а также в сравнении результатов измерения с известными границами и выработке соответствующих сигналов. [18]
Один из подходов к решению задачи обнаружения событий в этом случае описан ниже. [19]
Первый уровень содержит четыре блока, моделирующие соответственно обнаружение события, классификацию события, принятие решения и выработку управляющих воздействий. Второй уровень моделирует влияние на функционирование оператора процесса обучения, запоминания и забывания информации и на - выков. Четвертый и пятый уровни моделируют связи между блоками низших уровней. [20]
IT - Это обстоятельство существенно упрощает синтез системы обнаружения событий в пространстве наблюдений Y, так как точную информацию о имеющих место событиях / получать на практике обычно затруднительно. [21]
Учет различного рода погрешностей и помех в системах обнаружения событий меняет как алгоритм, так и его параметры. При этом задача обнаружения из детерминированной становится вероятностной. [22]
Выбор базиса пространства наблюдений У, в котором производится обнаружение событий. [23]
Одна из наиболее распространенных на практике ситуаций заключается в обнаружении событий, заданных в одномерном пространстве системой непересекающихся интервалов. [24]
Решение поставленной задачи существенно определяется видом функции стоимости ошибок при неправильном обнаружении событий. [25]
Различный порядок обхода границ в процессе обнаружения в общем случае влияет на среднее время обнаружения событий. [26]
Наконец, наиболее сложной частью работ по исследованию объекта является оценка потерь от задержек и ошибок в обнаружении событий, которая необходима для выбора рациональных алгоритмов обнаружения и диагностики. Эти же данные являются основной частью базовой исходной информации, используемой для оценки ожидаемой экономической эффективности разрабатываемой системы контроля. [27]
Рассмотрим общие свойства и особенности указанной последовательности операций при выполнении системой контроля одной из важнейших функций - обнаружении событий на производстве. [28]
Выбор базиса пространства наблюдений Y является задачей определения числа, наименования и точности работы датчиков, используемых для обнаружения событий на производстве, а также задачей выбора совокупности вычислительных операций для переработки измеряемых сигналов. Эти операции переводят пространство наблюдений Y в новое пространство X, более близкое заданному пространству X. Критерием близости может являться, например, сумма дисперсий отклонений соответствующих координат X и X. X к X определяется качеством фильтрации, которая ориентировочно может оцениваться дисперсиями разностей выходных сигналов фильтров и чистых измеряемых сигналов. [29]
Расчет указанным путем аппроксимаций выбранных т - 1 дискриминантных функций в пространстве наблюдений У позволяет использовать их для текущего обнаружения событий в системе контроля. [30]