Cтраница 1
Кривые обучения можно представлять также совместно с распределением вероятностей для каждой оценки. [1]
Проанализируйте представленные на рис. 23 - 27 кривые обучения и ответьте на вопросы. [2]
На рис. VI-38, а, б приведены типичные кривые обучения операторов; пунктирной линией показаны кривые изменения сложности ситуации. [3]
Следовательно, формула ( 38) показывает, что кривые обучения рис. 8 должны иметь форму экспонент с переменной постоянной времени. Чем более близко среднее качество работы подходит к оптимальному, тем меньше величина М и больше постоянная времени. [4]
Другими примерами, когда изначальная доля рынка выступает важной целью, служат кривые обучения и потребительские издержки перехода. [5]
При размыкании обратной связи в системе оператор - АОУ что равносильно нарушению принципа адаптации, кривые обучения приобретают вид, показанный на рис. VI-38, в. Подобное состояние процесса обучения характеризуется с помощью точек перегрузки ( L и D) на кривых, показанных на рис. VI-40. [6]
Чтобы проанализировать результаты обучения нескольких рабочих за длительный период времени, рекомендуется построить среднюю кривую обучения для конкретной группы и сравнить с ней кривые обучения, составленные по производительности труда каждого обучаемого. [7]
Корпорация РЭНД активно занимается также исследованиями, относящимися к перемещению технологии и проблеме нововведений в целом ( см. например, [65]), она внесла вклад в разработку методов прогнозирования, таких, как кривые обучения, игры, построение моделей и, конечно, системный анализ. Корпорация РЭНД теперь приобретает ведущее положение в деле разработки специальных методов прогнозирования в области социальной технологии, и, вероятно, она возьмет на себя роль консультанта гражданских правительственных учреждений в связи с внедрением системы планирование - программирование - финансирование ( см. приложение А. [8]
Такого рода прогнозы, как правило, отличаются сверхоптимизмом для начальной стадии и сверхпессимизмом для последующих. Кривые обучения могут явиться полезным средством корректировки ошибок такого рода. [9]
Экспериментальные кривые обучения для двух различных скоростей показаны на рис. 8, где по оси ординат обозначен средний процент выигрыша, а по оси абсцисс - сотни игр. Эти графики представляют собой функции, которые скорее связаны с вероятностью ошибки, чем со среднеквадратичной ошибкой. Однако в ссылках 2, 3 и 4 указано, что при взятых условиях вероятность ошибки примерно пропорциональна среднеквадратичной ошибке и что постоянная времени обучения по минимуму среднеквадратичной ошибки примерно равна постоянной времени кривой обучения по вероятности ошибки. [10]
Его следующий вопрос - могут ли животные обучаться только путем проб и ошибок или они могут обучаться посредством наблюдения или имитации. Он исследовал это, сравнивая кривые обучения крыс, наблюдавших, как другие крысы справляются с заданием, с кривыми обучения тех, которые не видели. Разницы не было никакой. [11]
Он наглядно показал, как идет процесс забывания выученного материала во времени. С тех пор кривые начинают все шире применяться для описания психологических и дидактических зависимостей ( связей), получив общее название кривых обучения. [12]
Затем в этот ящик он помещал собак, кошек или крыс ( конечно, не одновременно. Его основной целью было показать, что подходы, описываемые людьми в фабульной форме, могут быть воссозданы в контролируемой лабораторной обстановке. Вскоре он осознал, что может использовать тот же подход при проверке времени обучения ( кривые обучения) для животных. [13]
Модель адаптации к среде исследована в двух вариантах. Первый из-них связан с рассмотрением поведения автомата в случайной среде, содержащей множество однотипных обьектов. В ходе установления связей между внутренними моделями раздражителей и собственных действий автомат вырабатывает реакцию избегания объекта. Приводятся экспериментальные кривые обучения. Второй вариант модели представляет собой автомат, помешенный в некоторую ситуацию среды, составленную из раздражителей, уже известных автомату. Целью является выход из ситуации. [14]
Многие из представленных в табл. 2.11 методов исследования операций основаны на математико-статистических моделях, полученных вначале опытным путем. Практика управления машиностроительным производством подтверждает справедливость ряда теоретических моделей, гипотез о влиянии технологических, экономических и психологических факторов на конечные результаты производства. Установлено, что распределение многих технологических показателей происходит в соответствии с нормальным законом, экономических - в соответствии с saKj - нами логарифмически нормальным и Парето, психологических - в соответствии с законами экспоненциальным и Пуассона. Статистическое подтверждение получают модели типа производственных функций, кривых обучения ( производственного прогресса), прогностических функций. Для расчета оптимальной стратегии управления производством все большее применение находят методы теории массового обслуживания, модели цепей Маркова, байесовские вероятности. [15]