Регулярная сеть

Cтраница 3

В растровых моделях дискретизация осуществляется наиболее простым способом - весь объект ( исследуемая территория) отображается в пространственные ячейки, образующие регулярную сеть. При этом каждой ячейке растровой модели соответствует одинаковый по размерам, но разный по характеристикам ( цвет, плотность) участок поверхности объекта. В ячейке модели содержится одно значение, усредняющее характеристику участка поверхности объекта. В теории обработки изображений эта процедура известна под названием пикселизация. [31]

Теорема 6.11, Класс иерархических сетей равномощен классам ингибиторных сетей и сетей с приоритетами и строго мощнее классов ( ординарных) сетей Петри и регулярных сетей. [32]

Иерархическая сеть функционирует, переходя от разметки к разметке, как и регулярная сеть, но правила функционирования иерархической сети отличаются от соответствующих правил для регулярной сети. Эти различия вызваны наличем составных переходов, срабатывание которых является не мгновенным событием, как в сетях Петри, а составным действием. Поэтому целесообразно говорить не о срабатывании составного перехода, а о его работе. Если связать с функционированием сети ( дискретное) время, то можно говорить о том, что составной переход может находиться в одном из двух состояний - пассивном и активном. Смена пассивного состояния на активное, или активация составного перехода, и смена активного состояния на пассивное, или завершение, являются мгновенными событиями. Начальное состояние всех переходов - пассивное. Будем считать, что простые переходы также могут быть активны, но их активность мгновенна и активация совпадает с завершением. [33]

У многоранговых регулярных сетей последовательное уменьшение рангов можно вести снизу вверх, заменяя два последних ранга сети вероятностной диаграммой их работы, но нельзя вести сверху вниз - нельзя заменять первые два ранга сети результатами работы соответствующих двухранговых сетей. [34]

Теорема 6.1 говорит о том, что любая непримитивная регулярная сеть может быть получена из более простых сетей ( в том числе - из примитивных) с помощью операции наложения. Такое расслоение регулярной сети позволяет расчленить процесс ее анализа или конструирования на отдельные этапы, на которых выступают сети с более простыми свойствами. [35]

Теорема 6.15. Класс S2 иерархических сетей с ожиданием равномо-щен классу S иерархических сетей, классу ингибиторных сетей и классу сетей с приоритетами. Он строго мощнее класса сетей Петри и класса регулярных сетей. [36]

Упорядоченная совокупность атомарных моделей образует растр, который в свою очередь является моделью карты или геообъекта. В растровых моделях дискретизация осуществляется путем отображения геообъектов в пространственные ячейки, образующие регулярную сеть. При этом каждой ячейке соответствует одинаковый по размерам, но разный по характеристикам ( цвет, плотность) участок поверхности объекта. В ячейке модели содержится одно значение, усредняющее характеристику участка поверхности объекта. В теории обработки изображений эта процедура известна под названием пикселизация. Если векторная модель дает информацию о том, где расположен тот или иной объект, то растровая модель дает информацию о том, что расположено в той или иной точке территории. Это определяет основное назначение растровых моделей - непрерывное отображение поверхности. [37]

Иерархическая сеть - это сеть, задаваемая структурной формулой. Последняя представляет собой формулу сети, которая строится из терминальных и нетерминальных символов с помощью операций алгебры регулярных сетей и упорядоченного множества определений нетерминальных символов. [38]

Схема размещения разведочных скважин при дискретном крайгинге. [39]

Дискретный крайгинг ( точечный) применяется при интерполяции имеющихся разведочных данных в заданные точки тел полезных ископаемых. Целесообразность его применения возникает как на стадии разведки, например при выявлении участков промышленного оруденения в пластообразной залежи, разбуренной скважинами по регулярной сети, так и на стадии эксплуатации, когда, например, по данным опробования взрывных скважин решаются вопросы селективной отработки рудных тел. Достаточно ограничиться учетом только двух ближайших к оцениваемому блоку ( зона влияния скважины А) ореолов, поскольку в большинстве случаев использование данных по более удаленным скважинам не приносит заметного уточнения оценки. [40]

На рис. 6.5, а показана сеть Петри, которая не является регулярной, так как не существует задающей ее формулы. На рис. 6.5, б - все ее базовые фрагменты, на рис. 6.5, в - соответствующие р.б.ф., на рис. 6.5, г - регулярная сеть, эквивалентная исходной сети. [41]

Пример карты, построенной с применением тренд-анализа на ЭВМ. [42]

Роль весовых функций проиллюстрируем на примере метода, который условно может быть назван методом ближайших точек. Эта модификация скользящего усреднения отличается следующими особенностями: а) размер и форма площадки заранее не устанавливаются, б) исходные точки могут располагаться на карте неравномерно и не обязательно в узлах регулярной сети, в) число ближайших точек т, участвующих в сглаживании, постоянно. [43]

Транзитивная теория полезна прежде всего для случаев, когда невозможны статистические выводы. Для такой оценки V пространственной переменной имеются те же данные, что и для оценки самой переменной. Например, если есть регулярная сеть опробования с началом в точке у и с шагом а, то по. Уп рпап) полю V или не принадлежит / Другими словами, если / ( х) - геометрическая переменная, связанная с полем V, то нам известны численные значения ( 0 или 1) / ( у ра) для всех точек опробования. [44]

Si есть элементарная последовательность. О, получим 2Г различных элементарных последовательностей. Для каждой последовательности Si в случае регулярных сетей можно проследить, переходя от диаграмм - г ранга к диаграммам ( / 1) - го ранга ( 1 / g - 1, где g - число рангов в сети), какое значение 1 0, или р принимает данный выход сети G. Для сетей более сложных, чем регулярные, существенную роль играют связи между диаграммами. [45]

Страницы: 1 2 3 4