Cтраница 1
Разнородные данные получаются в результате работы нескольких датчиков. Как правило, они имеют разную размерность, различную природу и по-разному распределены. Способность работать с измерениями, полученными из разных источников, является одним из достоинств метода распознавания образов, поскольку заранее трудно определить, какие из признаков пространства измерений окажутся наиболее информативными. [1]
Большой объем разнородных данных, получаемых при испытаниях КП, и разнообразие возможных способов их обработки, интерпретации и оценки приводят к тому, что важнейшими факторами для обработки результатов тестирования становятся методики обработки и оценки результатов. В соответствии с методиками испытаний средства автоматизации должны обеспечивать полноту проверок характеристик по каждому разделу методик и разработку протоколов проверки по пунктам программы испытаний. Сложность КП и сильная взаимосвязь между их характеристиками приводят к необходимости тщательной формулировки всех условий тестирования и значений параметров, при которых должна производиться проверка. [2]
Приведенные примеры занесения в список разнородных данных на практике используются редко. Чаще в список заносятся объекты одного типа. Так что примеры приведены для того, чтобы показать, как заносить в список различные типы объектов, и чтобы показать саму возможность работы с разнородными данными. [3]
Это следствие попыток механического объединения разнородных данных без учета принципиальных особенностей аэродинамики и теплообмена. [4]
Объединение в рамках имитационной системы столь разнородных данных позволяет согласовать между собой различные науки: геологию - науку о природе - и технологию разработки нефтяных месторождений, являющейся наукой о производстве. Две эти науки, частично перекрывая друг друга, формируют новую область знания, развитие которой зависит от математических методов расчетов и технологического уровня ЭВМ. Перенесение фундаментальных понятий теоретической геологии в подземную гидродинамику способствует расширению ее понятийной базы, заменяет описательный, качественный характер геологических категорий на количественные методы исследования с использованием ЭВМ. Создание приемов построения геологических моделей как части имитационных систем требует обобщения, систематизации и переоценки всего эмпирического материала, разработки новых эффективных алгоритмов, методов расчетов и программных средств. [5]
Мониторинг земель ведется с соблюдением принципа совместимости разнородных данных, основанного на применении единых классификаторов, кодов, системы единиц, стандартных форматов данных и нормативно-технической базы, государственной системы координат и высот. [6]
Структуры ( structure) позволяют объединить в одной переменной разнородные данные ( поля - field) и осуществлять доступ к ним по именам. [7]
Процессор ( система процессоров) обеспечивает объединение и переработку разнородных данных, выработку соответствующих реакций на информацию о состоянии среды, принятие решений о выполнении тех или иных действий. [8]
Уравнение линейной регрессии вида у ах Ъ часто применяют при описании зависимостей разнородных данных. [9]
Деликатным моментом, значительно влияющим на качество результата, является способ совмещения разнородных данных в пределах единой системы условных уравнений. Это достигается обычно с помощью весовых множителей, на которые умножаются условные уравнения, чтобы каждая величина в исходных данных была представлена в решении пропорционально ее значимости. [10]
Значение свойства, охарактеризованного несколькими методами, определяют, используя методику увязки разнородных данных. [11]
Массивы ячеек ( cell array), так же как и структуры, позволяют объединить в одной переменной разнородные данные. [12]
Самой актуальной задачей на сегодняшний день для крупных современных предприятий в информационном плане является обеспечение надежного управления всем объемом разнородных данных, которые порождаются, хранятся и используются в различных информационных системах, существующих на предприятии и связанных с информационной поддержкой продукции в течение ее жизненного цикла. [13]
Одной из актуальных задач в настоящее время для средних и крупных современных промышленных предприятий является организация надежного управления всеми потоками и хранилищами разнородных данных, которые используются в различных информационных системах, установленных на предприятии. Большинство этих систем ориентировано на поддержку и сопровождение продукции на различных этапах ее жизненного цикла от проектирования до утилизации. При этом системы, связанные с поддержкой продукции на этапе эксплуатации приобретают особую значимость, поскольку значительная часть продукции современных предприятий представляет собой сложные технические изделия. [14]
Как мы теперь знаем, задача эта сложна, причем она еще более усложняется сомнительным качеством вычислений ( см. § 5), которые представляют собой единственный инструмент для объединения всех этих разнородных данных. [15]