Априорные данные
Cтраница 3
Заметим, что хотя случайный поиск и не учитывает априорных данных, формулы для расчета числовых характеристик справедливы лишь при одинаковой надежности всех элементов. [31]
Точный анализ этих кривых основан, конечно, на априорных данных о распределении фактической надежности. В рассматриваемом примере предположим, что все значения надежности, превышающие 0 6, равновероятны и что вероятность фактической надежности, меньшей 0 6, пренебрежимо мала. В таком случае скорее всего будет выбран план с объемом выборки, близким к объему выборки плана Е-7. [32]
 |
Разложение сложного контура на составляющие. Модельный расчет с вводом 1 % - ной погрешности в / ( о. [33] |
Как показывают численные расчеты, при наличии такого комплекса априорных данных могут быть отсепарированы и значительно более сложные суперпозиции сигналов. [34]
Метод статистических решений применяется в тех случаях, когда априорных данных недостаточно. Пусть в гидравлической магистрали в каком-то месте возможна негерметичность и утечка жидкости. [35]
Точный анализ этих кривых основан, конечно, на априорных данных о распределении фактической надежности. В рассматриваемом примере предположим, что все значения надежности, превышающие 0 6, равновероятны и что вероятность фактической надежности, меньшей 0 6, пренебрежимо мала. В таком случае скорее всего будет выбран план с объемом выборки, близким к объему выборки плана Е-7. [36]
Из таблицы видно, что If слабо зависит от дисперсии априорных данных, но быстро увеличивается с увеличением пространственной дисперсии, т.е. чем больше неравномерность теплопотребления по району, чем больше разнообразие абонентов, те м больше необходимо контрольных точек. [37]
Составление структурной схемы подготовляет идентификацию объекта: это некоторая первоначальная формализация априорных данных об объекте. Структурная схема обладает наглядностью, позволяющей представить объект управления в виде некоторой модели с причинно-следственной связью между переменными. [38]
Трудности решения такой задачи обусловлены большой размерностью пространства признаков и отсутствием априорных данных о законе распределения. Это накладывает ограничения на класс оценок. [39]
Первоочередными здесь являются вопросы управления вниманием оператора, адекватного представления ему неполных априорных данных и советов ограниченной достоверности с учетом индивидуальных особенностей оператора. [40]
Затем следует произвести выбор плана на основании совместного рассмотрения кривых риска и априорных данных о распределении надежности. Затем из оставшихся можно выбрать план, приводящий к меньшему риску для диапазона значений надежности, который представляется наиболее вероятным в соответствии с субъективной оценкой априорного распределения. Если в результате такого рассмотрения несколько планов оказываются приблизительно эквивалентными, выбирается план испытаний, требующий наименьших затрат на проведение испытаний. Для подобного выбора невозможно дать набор правил; приведенные ниже примеры иллюстрируют рекомендуемый способ. [41]
Третий вид информации для прогнозирования ресурса на стадии эксплуатации - весь объем априорных данных о материалах, элементах, узлах, нагрузках и т.п., т.е. информация, которая лежит в основе прогнозирования ресурса и оценки показателей надежности на стадии проектирования. Эта информация, в принципе, относится к генеральной совокупности объектов, в то время как предметом индивидуального прогнозирования служит вполне определенный представитель из этой совокупности. Однако информация об этом представителе остается неполной и неточной, а значительная ее часть имеет вероятностный характер. Например, если внешние воздействия обладают случайной изменчивостью, то их изменение на отрезке прогнозирования надо трактовать как случайный процесс. [42]
Затем следует произвести выбор плана на основании совместного рассмотрения кривых риска и априорных данных о распределении надежности. Затем из оставшихся можно выбрать план, приводящий к меньшему риску для диапазона значений надежности, который представляется наиболее вероятным в соответствии с субъективной оценкой априорного распределения. Если в результате такого рассмотрения несколько планов оказываются приблизительно эквивалентными, выбирается план испытаний, требующий наименьших затрат на проведение испытаний. Для подобного выбора невозможно дать набор правил; приведенные ниже примеры иллюстрируют рекомендуемый способ. [43]
 |
Полигон накопленных час тот. [44] |
Собранные экспериментальные данные обрабатываются, причем при этом нередко важную роль имеют и дополнительные априорные данные. [45]
Страницы: 1 2 3 4