Ненадежные данные

Cтраница 1

Ненадежные данные могут быть получены в результате укороченного испытания этим методом в течение 3 ч в случае оценки долговечности относительно тонких покрытий, предназначенных для использования в сравнительно мягких условиях ( внутри помещения или в интерьере автомобилей), поскольку значительно более сильная коррозия ( никеля) появляется во время ранних стадий цикла во влажной камере. [1]

Насколько ненадежные данные дает метод, видно из того, что иногда теневыносливая порода показывает такую же относительную высоту, как светолюбивая. [2]

Определите ненадежные данные источника; если, например, половина записей источника данных не имеет записей в поле Обращение, необходимо найти способ устранения пустых элементов. [3]

В скобках приведены ненадежные данные. [4]

Тем не менее на основании неточных или ненадежных данных часто можно делать вполне определенные умозаключения. Для этого необходимо рассматривать комбинацию некоторых фрагментов знаний, а также знания по определенности или достоверности и в результате выводить новые знания, давая оценку их достоверности. Традиционно такую недостоверность, неопределенность или ненадежность знаний в современной физике и технике представляют вероятностью, подчиняющейся законам Байеса ( байесовской вероятностью), но в инженерии знаний нелогично иметь дело со степенью надежности в виде байесовской вероятности, приписанной знаниям изначально. [5]

Примеры структуры кодов заболеваний и травм для отчетности, Бюро трудовой статистики США. [6]

Несомненно, такая самопроверка не претендует на высокую точность и не может реагировать на все ненадежные данные. Исходные данные необходимо проверять на достоверность. [7]

Погрешность расчета свойств переноса для продуктов сгорания топлива F2 Li H2 может быть больше вследствие ненадежных данных для взаимодействий LiF-LiF, LiaFa - - Li2F2 и неучета ионизованных компонентов продуктов сгорания. [8]

В нечеткой логике имеются свои правила вывода для нечетких множеств. Ее полезность в рассуждениях о ненадежных данных зависит от приемлемости интерпретации мягких данных [238] как нечетких высказываний. Среди исследователей в области искусственного интеллекта существуют большие разногласия в отношении полезности таких модифицированных логических систем для интеллектуальных систем и даже об их преимуществах для рассуждений с неполными данными. [9]

Нечеткая логика имеет дело с правилами вывода для нечетких множеств. Ее полезность в рассуждениях о ненадежных данных зависит от приемлемости интерпретации мягких данных ( см. Заде [41]) как нечетких утверждений. Среди исследователей в области искусственного интеллекта не существует большой согласованности о полезности таких модифицированных логик для интеллектуальных систем и даже об их преимуществах для рассуждения с неполными данными. [10]

Значительно меньшую область изменения параметров по сравнению с работой [224] исследовал Проезд [253], который получил данные о теплопроводности жидкого азота в интервале температур-181 6 - - 179 1 С и давлений 4 - 6 атм. Данные [253] выше результатов [224] примерно на 50 % и близки к получаемым при экстраполяции ненадежных данных Гаммана. [11]

Во-вторых, эти правила являются вероятностными. Шортлифф разработал схему, основанную на использовании коэффициентов уверенности ( которые, строго говоря, вероятностями не являются), и позволяющую системе прийти, исходя из ненадежных данных, к правдоподобным заключениям. [12]

Ответ на этот вопрос зависит от цели исследования. Если основная цель - диагностика ситуации ( как в случае изучения собрания в качестве одного из каналов выражения общественного мнения), вмешательство социолога в ход событий исказит реальную картину, а в итоге будут получены ненадежные данные. Если же цель исследования практически прикладная и состоит главным образом в принятии управленческих и организационных решений, активное вмешательство не только возможно, но и полезно. Именно этим целям служит стимулирующее включенное наблюдение. [13]

Практические имитационные модели могут быть невероятно сложны и громоздки. Отсюда могут возникнуть сложности с подтверждением пригодности модели, а также с анализом результатов имитационных прогонов. Такая сложность ведет к тому, что имитационная модель выдает ненадежные данные, что может увести ничего не подозревающего руководителя в сторону. [14]

Однако могут быть случаи, когда предположение, о котором идет речь, не корректно. Так, хорошо установлено ( гл. Соответственно нельзя ожидать, чтобы условная константа диссоциации борной кислоты могла бы служить однозначным критерием каталитической эффективности борной кислоты или борат-иона. На самом деле получены довольно ненадежные данные [55], из которых следует, что для реакций с участием борной кислоты или борат-иона в качестве катализаторов не обнаружены сколько-нибудь заметные отклонения от соотношения Бренстеда. С другой стороны, релаксационные измерения показывают, что боратные растворы [56] характеризуются несколькими временами релаксации, которые, повидимому, соответствуют процессам с участием вышеназванных частиц. В целом трудно различить синхронный и последовательный механизмы в растворе. В этой области необходимы дальнейшие исследования. [15]

Страницы: 1 2