Информационная оценка
Cтраница 2
Отметим, что аналогом е - энтропии для конечных множеств является информационная оценка по Хартли. [16]
Как и оценки числа вариантов для конечных и бесконечных множеств, информационные оценки, если Они использованы как показатели сложности задачи принятия решений, следует отнести ко второму уровню. Это объясняется тем, что е - энтропия характеризует лишь минимальный теоретически допустимый объем памяти, поэтому при переходе к реализации алгоритмов на ЭВМ необходимо скорректировать информационные оценки с учетом разрядности ЭВМ, структуры ее памяти, языка программирования и ряда других факторов. [17]
Первая ступень функции соответствия отображает зависимость Я Ф ( Я) между информационной оценкой на множестве вариантов Я и использованными ресурсами проектирования Я. [18]
Такое объединение приводит к порождению множества вариантов проектов и позволяет, в свою очередь, ввести информационные оценки отношений между вариантами проектов. [19]
Нетрудно заметить, что каждая функциональная система воплощает в себе основные кибернетические принципы регуляции по конечному результату с обратными связями и информационную оценку конечного результата. [20]
 |
Классификация моделей ОД ( ДМ - диагностические модели. [21] |
Специальные модели подразделяют на информационные, модели характеристик объекта и функциональные информационные потоки, циркулирующие в объекте, рассматриваемые как преобразователь информации, или представляющие собой информационную оценку изменений, происходящих в состоянии ОД. Универсальность этого типа моделей объясняется независимостью от принципа построения и действия объекта. Эта модель характеризует лишь потоки информации о состоянии объекта, циркулирующие в нем. [22]
В случаях, когда известна статистическая зависимость между выходными параметрами Y технологического процесса, реализуемого подсистемой, и параметрами процесса X, оказывающими непосредственное влияние на параметры Y, по которым ведется управление, целесообразно использовать следующий подход к информационной оценке параметров подсистем. Существо этого подхода сводится к определению того, какое количество информации получаем об Y, измеряя X, в случае, когда известна стохастическая связь между ними. При наличии такой связи между переменными одна из них реагирует на изменение другой изменениями своего закона распределения. [23]
В учебнике рассматриваются основы теории информации и кодирования, включающие общие понятия и определения информации и информационных систем, математическое представление детерминированных и случайных сигналов, информационные характеристики сигналов, эффективность и помехоустойчивость кодирования и передачи информации, теорию статистических решений и информационную оценку автоматизированных систем контроля и управления. [24]
Остаточная неупорядоченность Яост 1 - В может быть принята в качестве оценки субъективной вероятности выбора экспертом-проектировщиком максимального варианта. При различных свойствах ресурсов, определяемых величиной а, достигаются различные информационные оценки отношений, характеризующие упорядоченность множества вариантов. Это обстоятельство определяет важность единой оценки различных ресурсов. [25]
Среди других, это подходы на основе: поиска информации и информационных оценок, управления информационными множествами и множеством траекторий, игровых методов, теории нечетких множеств, декомпозиции и агрегирования, метода инвариантных вложений, понятия грубости системы и др. Многочисленна библиография работ в данных направлениях. Поэтому предлагаемые методы и компромиссы также обогащают робастные подходы в условиях неопределенности. [26]
Как и оценки числа вариантов для конечных и бесконечных множеств, информационные оценки, если Они использованы как показатели сложности задачи принятия решений, следует отнести ко второму уровню. Это объясняется тем, что е - энтропия характеризует лишь минимальный теоретически допустимый объем памяти, поэтому при переходе к реализации алгоритмов на ЭВМ необходимо скорректировать информационные оценки с учетом разрядности ЭВМ, структуры ее памяти, языка программирования и ряда других факторов. [27]
Полученное соотношение позволяет выбрать класс распознаваемых проектов при заданных ресурсах. Однако при этом эквивалентность используемых ресурсов существенно зависит от особенностей различения вариантов экспертом-проектировщиком при различных видах отношения между вариантами. Это обстоятельство обосновывает необходимость установления связи между информационными оценками отношений и ресурсами проектирования в виде последовательности функций, отображающих особенности каждого этапа выбора. Например, при двухэтапном выборе варианта проекта могут применяться следующие взаимосвязанные функции соответствия. [28]
В шестой и седьмой главах рассматриваются критерии оценки и способы повышения эффективности и помехоустойчивости информационных систем, оценивается помехоустойчивость отдельных видов модуляции и приводятся основные положения теории эффективного и помехоустойчивого кодирования. Восьмая глава содержит основные положения теории помехоустойчивого приема. В ней рассматриваются и оцениваются различные способы обнаружения, различения и восстановления сигналов на фоне помех. Девятая глава посвящена информационной оценке автоматизированных систем контроля и управления, практическому использованию аппарата теории информации для решения отдельных задач контроля и управления. [29]
Речь идет о предложенном К. Заметив, что величины, получаемые по методу Шеннона, сильно варьируют в зависимости от степени знакомства человека с содержанием текста, Вельтнер, так сказать, обернул шенноновскую процедуру: стал методом отгадывания определять те информационные параметры текста, которыми он обладает для данного испытуемого, имеющего определенные знания о том, что он читает. Метод Вельтнера примечателен как свидетельство возможности введения количественных информационных оценок в такую сложную сферу, как изучение психических процессов, имеющих место при обучении. [30]
Страницы: 1 2 3