Использование - мера
Cтраница 3
Радикальное отличие коэффициентов этого типа от описанных выше заключается в том, что, по сути дела, сходство между двумя объектами не вычисляется. Вместо этого мера такого типа прилагается непосредственно к исходным данным до их обработки. При образовании кластеров вычисляется информационный выигрыш ( по определению Шеннона) от объединения двух объектов, а затем те объединения, которые дают минимальный выигрыш, рассматриваются как один объект. Другой особенностью вероятностных мер является то, что они пригодны лишь для бинарных данных. До сих пор не было разработано ни одной схемы использования меры этого вида для качественных и количественных переменных. Вероятностные коэффициенты сходства еще не нашли своего применения в социальных науках, но уже в течение десятилетия ими широко пользуются специалисты по численной таксономии и экологии. [31]
При определении состояния объекта по параметрам технического диагностирования большое значение имеет не только знание их абсолютных значений, но и характер, интенсивность их изменения в процессе эксплуатации. Особый интерес представляет выявление наиболее значащих диагностических параметров и возможность оценки состояния объекта по только начинающимся отклонениям этих параметров от номинальных ( нормальных) значений, т.е. имеется в виду так называемое раннее диагностирование. В процессе классификации тех или иных явлений приходится учитывать множество признаков, что приводит к громоздким вычислениям и затрудняет разделение. Поскольку каждый признак несет в себе определенное количество информации о принадлежности явления к тому или иному классу, то возникает задача определения информативности признаков. На примере последовательного движения двух жидкостей по трубопроводу рассчитана информ ативность некоторых признаков с использованием меры Кульбака. [32]
Анализ показал, что управление эволюции системы контролируется самоуправляемым синтезом структур памяти в виде упругих фракталов. Их время жизни определяется адаптивностью системы к изменению температуры в интервале T nin - Tmax, изменяющейся самоподобно с реализацией, в зависимости от химического состава, линейной или нелинейной обратной связи: Ат - F Ттт / Ттах - Ai1 / m - Улучшение свойств памяти формы возможно путем управления кодом обратной связи на наноуровне в результате оптимизации химического состава и исходной структуры сплава. Проведенный анализ показывает, что полученные наноматериалов со свойствами подобными биосистемам, требует разработки нанотехно-логий, отвечающих условиям самоуправляемого синтеза наночастиц - их самосборке, отвечающей самоподобной связи между кодами устойчивости структуры на наноуровне и обратной связью. Что же касается использования алгоритма адаптации макросистем к внешнему воздействию, то получены убедительные данные показывающие эффективность оптимизации технологических режимов с использованием меры адаптивности структуры. [33]
 |
Структурная екша автоматической поверочной установки с образцовыми приборами. [34] |
В этом плане все средства измерений могут быть разделены на две группы: с электрическим и неэлектрическим выходным сигналом. Очевидно, что средства измерений с электрическим выходным сигналом позволяют практически полностью автоматизировать их поверку. Автоматизированная поверка средств измерений, не имеющих электрического выходного сигнала ( стрелочные приборы, цифровые приборы с выходом только на индикатор), требует применения сложных автоматических отсчетных устройств, что снижает точность поверки этих средств измерений. При автоматизированной позерке средств измерений чаще всего используют метод калиброванных сигналов или метод сличения. Наиболее высокий уровень автоматизации поверки с использованием калибраторов достигается при использовании программно-управляемой меры. [35]
Страницы: 1 2 3