2. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ Рассматривается линейный алгоритм, (1) - рабочий оператор [4], зависящий от параметра

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "2. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ Рассматривается линейный алгоритм, (1) - рабочий оператор [4], зависящий от параметра"

Транскрипт

1 АП Ротштейн Иерусалимский Политехнический Институт - Махон Лев Иерусалим Израиль ДИ Кательников Винницкий национальный технический университет НЕЧЕТКО-АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ НАДЕЖНОСТИ: ОПТИМИЗАЦИЯ РЕСУРСОВ КОНТРОЛЯ И КОРРЕКЦИИ АННОТАЦИЯ Рассматриваются нечеткие модели надежности алгоритмического процесса на основе функций принадлежности которые зависят от параметров влияющих на правильность выполнения алгоритма Формализуются постановки задач оптимизации ресурсов контроля и коррекции линейных алгоритмов по надежностно-стоимостным критериям Решения поставленных задач иллюстрируется численным примером Новизна подхода состоит в том что он не использует статистических данных и оптимизирует параметрическую надежность системы за счет выбора таких ресурсов контроля и коррекции которые обеспечивают требуемый или максимально возможный уровень правильности функционирования при заданном уровне нестабильности входных параметров Ключевые слова: правильность выполнения алгоритма уровень нестабильности параметров оптимизация надежностно - стоимостные критерии ВВЕДЕНИЕ Удобным средством моделирования надежности сложных систем является алгоритмизация событий приводящих к возникновению обнаружению и устранению нарушений (отказов ошибок сбоев) Вероятностно-алгоритмические модели надежности систем рассматривались в работах АИ Губинского [] ИВ Сафонова [2] АП Ротштейна [3] Применение таких моделей предусматривает наличие статистических данных о вероятностях правильного выполнения элементов алгоритмического процесса В работе [4] предложен новый подход к моделированию надежности систем на основе нечетко-алгоритмических моделей Особенность подхода [4] состоит в том что он не требует статистических данных о надежности элементов Вместо этого используются экспертные функции принадлежности нечетких множеств [5] которыми

2 2 описываются распределения правильных значений параметров влияющих на операторы алгоритма Применение функций принадлежности в качестве исходных данных позволяет достаточно просто моделировать параметрическую надежность системы те наблюдать изменение уровня правильности ее функционирования при случайных или хаотических колебаниях параметров элементов Эта статья является продолжением работы [4] В ней рассматривается применение нечетко-алгоритмического подхода [4] в задаче оптимального обеспечения надежности системы за счет выбора средств контроля и коррекции Здесь показывается что выбирая необходимое число элементов контроля и коррекции можно обеспечить требуемый ( или максимально возможный) уровень надежности системы в условиях нестабильности параметров элементов Отличием рассматриваемых постановок задач оптимизации от их вероятностных аналогов [6] является учет ограничений на область допустимых значений параметров Рис в котором 2 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ Рассматривается линейный алгоритм = A A2 A () A - рабочий оператор [4] зависящий от параметра z = 2 Для повышения надежности выполнения алгоритма () применяется улучшающая подстановка [3] (рис ): где x A = A R (2) R - оператор контроля и коррекции [4] состоящий в обнаружении и устранении нарушений допущенных при выполнении рабочего оператора качества оператора R ; x - кратность выполнения оператора Подставляя (2) в () получаем линейный алгоритм с коррекцией оператора A : x x ( X ) A R A R 2 A R x R A ; r -параметр x -кратным контролем и = 2 2 (3)

3 где X ( x x ) = 2 x - вектор кратностей контроля и коррекции x = 2 Задачи оптимизации могут формулироваться в одной из двух постановок: прямой (задача А) и обратной (задача ) Задача А Найти вектор X ( x x ) или = 2 x который обеспечивает: C z ( X) ( Z X) m (4) [ z ] z Задача Найти вектор X ( x x ) где ( ZX) = 2 x который обеспечивает: C z ( Z X) ( X) max C (5) [ z ] z - распределение правильного выполнения алгоритма (3) в зависимости от вектора параметров Z = ( z z ) и вектора кратностей X ( x x ) ( X) 2 C - затраты на контроль и коррекцию в алгоритме (3); z = 2 x ; - минимально допустимый уровень правильного выполнения алгоритма (3); C - максимально допустимые затраты на контроль и коррекцию в алгоритме (3); [ z z ] - интервал допустимых значений параметра z = МОДЕЛИ ОПТИМИЗАЦИИ Будем считать известными: оператора ( ) ( ) z z - распределение правильного [неправильного] выполнения A в зависимости от параметра ( ) ( ) z = z 2 = ; z

4 оператора ( ) ( ) z z R причем ( ) ( ) - распределение правильного [неправильного] выполнения z = z 2 r ( z ) ( z ) = = (6) r - качество выполнения оператора высокое ( = 5) r c - затраты на выполнение оператора m( z ) и ( z ) параметра z R : низкое ( r = ) среднее ( = 3 ) R ; r - математическое ожидание и дисперсия случайной величины = 2 4 Затраты на контроль и коррекцию в алгоритме (3) составляют: Рис2 формуле: C ( X ) = c x = (7) Распределение правильности выполнения алгоритма (3) вычисляется по где ( z ) в алгоритме (3) x ( Z X) = ( z x ) (8) = x - распределение правильности выполнения -го фрагмента A R = 2 Для вычисления ( z ) этого графа следует: x рассмотрим взвешенный граф событий на рис 2 Из ( z x ) = ( z ) + ( z ) ( z ) + ( z ) ( z ) ( z ) [ ] ( x ) + ( z )[ ( z )] ( z ) x ( z )[ ( z )] ( z ( z ) ( z ) + +

5 = = = Из (6) получаем ( z ) + ( z ) ( z ) + ( z ) + ( z ) ( z ) + ( z ) ( z ) ( z ) ( z ) + ( z ) = ( z ) ( z ) Подставляя () в (9) находим [ ( z )] ( z ) 2 + [ ( z )] 3 + = x (9) ( z ) ( z ) x = x = r r [ ( z )] = () = r + x ( z x ) ( z ) = () Таким образом математические постановки задачи оптимизации (4) и (5) выглядит следующим образом Задача А Найти вектор X ( x x ) при ограничениях = 2 x который обеспечивает c x = m X r [ ( )] x z + = [ m( z ) l ( z ) m( z ) + l ( z )] z Задача Найти вектор X ( x x ) при ограничениях: = 2 x который обеспечивает [ ( z )] r x + = c x c = max X 5

6 6 [ m( z ) l ( z ) m( z ) + l ( z )] z В каждой из этих задач l -это число ( 23) определяющее размах интервала допустимых значений параметра z Например если l = 3 то имеем аналог с правилом 3-х сигм в статистическом контроле качества Если же l = 6 то приходим к обеспечению максимального (задача ) или требуемого (задача A) уровня надежности процесса (3) при услови ях соответствует стандарту Sx Sgma метода нестабильности параметров который Табл 4 ПРИМЕР Рассмотрим алгоритмический процесс состоящий из пяти рабочих операторов: = A A2 A3 A4 A5 Распределение правильности параметров влияющих на операторы представлены в Табл в виде функций принадлежности Задачи оптимизации решались при следующих исходных данных: c = c2 = c3 = c4 = c5 = m( z 865 ( z 5 m( z 2 9 ( z 2 5 m( z 3 73 ( z 3 m( z 4 ( z 4 7 m( z 5 33 ( z 5 c = 2 = 99 Табл23 Для оптимизации использовался генетический алгоритм реализованный в пакете MATLA Результаты решения прямой (А) и обратной ( ) задач оптимизации для различных уровней качества контроля и коррекции ( r ) и различных интервалов нестабильности параметров ( l ) представлены в таблицах 2 и 3 Показатели затрат в Табл 3 не приводятся поскольку для каждого из решений ( Z X ) = 2 C

7 7 Полученные результаты позволяют проектировать оптимальные по надежности и затратам алгоритмы в условиях изменения параметров в допустимых интервалах Пусть например r = 3 и l = 6 что соответствует среднему качеству выполнения оператора контроля и коррекции и колебаниям параметров в диапазоне sx sgma: z [ m( z ) ± 6 ( z )] = 25 Если при наименьших затратах требуется достичь уровень правильности выполнения процесса равный 99 то необходимо применить алгоритм = A R A2 R2 A3 R3 A 4 R 4 A5 R5 Если же требуется достичь наибольшего уровня правильности выполнения процесса при выделенных затратах на контроль и коррекцию ( C = 2) применить алгоритм = A R A2 R2 A3 R3 A4 R4 A5 R5 Кроме того из таблиц 2 и 3 можно сделать такие выводы: то следует Увеличение качества контроля и коррекции ( r ) приводит к повышению максимально возможного уровня надежности ( ) затрат ( C ) в обратной задаче в прямой задаче А и к снижению 2 Расширение интервала нестабильности параметров ( l ) приводит к повышению затрат ( C ) уровня надежности ( ) в обратной задаче в прямой задаче А и к снижению максимально достижимого 5 ЗАКЛЮЧЕНИЕ Нами сформулированы математические постановки задач оптимизации ресурсов контроля и коррекции линейных алгоритмов по надежностно-стоимостным критериям Принципиальная новизна сформулированных задач состоит в возможности параметрической оптимизации надежности те выборе таких ресурсов контроля и коррекции которые обеспечивают требуемый или максимально возможный уровень правильности функционирования системы при заданном уровне нестабильности входных параметров

8 8 Решение сформулированных задач оптимизации может выполняться любым из поисковых методов среди которых на наш взгляд эффективным является генетический алгоритм СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ Губинский АИ Надежность и качество функционирования эргатических систем Л: Наука Сафонов ИВ О формализованном надежностном анализе алгоритмических процессов // Управляющие системы и машины с Ротштейн А П Кузнецов П Д Проектирование бездефектных человеко - машинных технологий К :Техніка Ротштейн АП Алгебра алгоритмов и нечеткая логика в анализе надежности систем // Известия РАН Теория и системы управлени 2 2 с Zadeh LA Fuzzy Sets as a asc for a Theory of Possblty // Fuzzy Sets ad Systems 978 Vol pp Козлов БА Ушаков ИА Справочник по расчету надежности апаратуры радиоэлектроники и автоматики М: Наука 973

А.П. Ротштейн, д.т.н., Иерусалимский политехнический институт Махон Лев, МОДЕЛИРОВАНИЕ НАДЕЖНОСТИ ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА С

А.П. Ротштейн, д.т.н., Иерусалимский политехнический институт Махон Лев, МОДЕЛИРОВАНИЕ НАДЕЖНОСТИ ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА С 008 г. Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Моделирование надежности человека-оператора с помощью нечеткой базы знаний Сугено // Автоматика и телемеханика. 009. 1. С. 180 187. А.П. Ротштейн, д.т.н., Иерусалимский

Подробнее

- полный перечень активов рынка, то портфель можно задать, указав набор (вектор): 1 n

- полный перечень активов рынка, то портфель можно задать, указав набор (вектор): 1 n Лекция 6 Характеристики портфелей В предыдущих лекциях неоднократно употреблялся термин «портфель» Для математической постановки задачи о выборе оптимального портфеля необходимо строгое определение этого

Подробнее

Научно-практический журнал «Новые исследования в разработке техники и технологий» 1/2014

Научно-практический журнал «Новые исследования в разработке техники и технологий» 1/2014 Биккузина А.И., Жуков А.О., Никольский Ю.В., Буханец Д.И. ПОДХОД К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧИ УПОРЯДОЧЕНИЯ АЛЬТЕРНАТИВ В ДИАЛОГОВОЙ СИСТЕМЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОМ ОБЕСПЕЧЕНИИ

Подробнее

МЕТОД СТРУКТУРНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ ЧЕЛОВЕКО-МАШИННЫХ СИСТЕМ

МЕТОД СТРУКТУРНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ ЧЕЛОВЕКО-МАШИННЫХ СИСТЕМ СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ. 2006. 3(45) 25 30 УДК 681.3 МЕТОД СТРУКТУРНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ ЧЕЛОВЕКО-МАШИННЫХ СИСТЕМ А.В. ЗАЙКОВ Рассматривается технология структурного проектирования процесса функционирования

Подробнее

Надійність технічних засобів 251

Надійність технічних засобів 251 Надійність технічних засобів 51 УДК 519.873 С.М. БАБИЙ, А.Е. ПЕРЕПЕЛИЦЫН, О.М. ТАРАСЮК Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского «ХАИ», Украина ОТЫСКАНИЕ ЗАКОНОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЛОГИЧЕСКИХ

Подробнее

Влияние методов дефаззификации на скорость настройки нечеткой модели. Ротштейн А.П., Штовба С.Д.

Влияние методов дефаззификации на скорость настройки нечеткой модели. Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Влияние методов дефаззификации на скорость настройки нечеткой модели // Кибернетика и системный анализ. 22.. С.69 76 УДК 62- Влияние методов дефаззификации на скорость настройки

Подробнее

НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ 3181 УДК 6-56.1 НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ Н.В. Коплярова Сибирский Федеральный Университет Россия 6641 Красноярск пр. Свободный 79 E-mail: koplyarovanv@mail.ru Н.А. Сергеева Сибирский

Подробнее

Оценка риска нарушения информационной безопасности по модели нечёткой логики с корректировкой параметров её терм-множеств Аннотация: Ключевые слова:

Оценка риска нарушения информационной безопасности по модели нечёткой логики с корректировкой параметров её терм-множеств Аннотация: Ключевые слова: Оценка риска нарушения информационной безопасности по модели нечёткой логики с корректировкой параметров её терм-множеств Родина Юлия Владимировна аспирант Всероссийский заочный финансово-экономический

Подробнее

МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ ВЫБОР БРЕНД-ПРОЕКТА С ПОМОЩЬЮ НЕЧЕТКИХ ПАРНЫХ СРАВНЕНИЙ АЛЬТЕРНАТИВ

МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ ВЫБОР БРЕНД-ПРОЕКТА С ПОМОЩЬЮ НЕЧЕТКИХ ПАРНЫХ СРАВНЕНИЙ АЛЬТЕРНАТИВ Ротштейн Александр Петрович Штовба Сергей Дмитриевич Штовба Елена Валериевна НОВЫЕ ИДЕИ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ ВЫБОР БРЕНД-ПРОЕКТА С ПОМОЩЬЮ НЕЧЕТКИХ ПАРНЫХ СРАВНЕНИЙ АЛЬТЕРНАТИВ КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: бренд, управление

Подробнее

I. Организационно-методический раздел

I. Организационно-методический раздел I. Организационно-методический раздел Теория принятия решений область исследования, вовлекающая понятия и методы математики, статистики, экономики, менеджмента и психологии с целью изучения закономерностей

Подробнее

МЕТОД ИССЛЕДОВАНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНО-СЛОЖНЫХ СИСТЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВЕРОЯТНОСТНО-АЛГЕБРАИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

МЕТОД ИССЛЕДОВАНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНО-СЛОЖНЫХ СИСТЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВЕРОЯТНОСТНО-АЛГЕБРАИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ УДК 007; 68. Е.И. СУКАЧ МЕТОД ИССЛЕДОВАНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНО-СЛОЖНЫХ СИСТЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВЕРОЯТНОСТНО-АЛГЕБРАИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ Abstrct. The method of reserch of the fuctolly complex systems s demostrted

Подробнее

МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ СОБЫТИЙ И ПРОЦЕССОВ

МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ СОБЫТИЙ И ПРОЦЕССОВ Лекция 1-2 МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ СОБЫТИЙ И ПРОЦЕССОВ На этапе исследования и проектирования систем при построении и реализации машинных моделей (аналитических и имитационных) широко используется метод

Подробнее

Секція 7. Методи та засоби підтримки прийняття рішень. Системний аналіз.

Секція 7. Методи та засоби підтримки прийняття рішень. Системний аналіз. УДК 621.3 МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ НЕЙРО-НЕЧЕТКОЙ БАЗЫ ЗНАНИЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ, ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ПРИ ОЦЕНИВАНИИ СОСТОЯНИЯ СЛОЖНОГО ТЕХНИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА УПРАВЛЕНИЯ Б.М. Герасимов *, А.М. Перегуда

Подробнее

МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ МНОЖЕСТВА АЛЬТЕРНАТИВ ПРОЦЕССА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЧЕЛОВЕКО- МАШИННЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ АНАЛОГИЙ

МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ МНОЖЕСТВА АЛЬТЕРНАТИВ ПРОЦЕССА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЧЕЛОВЕКО- МАШИННЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ АНАЛОГИЙ СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ. 2008. 1(51) 35 40 УДК 681.3 МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ МНОЖЕСТВА АЛЬТЕРНАТИВ ПРОЦЕССА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЧЕЛОВЕКО- МАШИННЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ АНАЛОГИЙ М.Г. ГРИФ, Е.В. ГЕНИАТУЛИНА Показана

Подробнее

УДК РАСЧЁТ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НАДЁЖНОСТИ МЕТОДОМ ДОВЕРИТЕЛЬНЫХ МНОЖЕСТВ

УДК РАСЧЁТ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НАДЁЖНОСТИ МЕТОДОМ ДОВЕРИТЕЛЬНЫХ МНОЖЕСТВ УДК 621.19 РАСЧЁТ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НАДЁЖНОСТИ МЕТОДОМ ДОВЕРИТЕЛЬНЫХ МНОЖЕСТВ Човнюк Ю.В., к.т.н., доц. 1 ; Диктерук М.Г., к.т.н., доц. 2 ; Почка К.И., к.т.н., доц. 2 1 Национальный университет биоресурсов и

Подробнее

Нечеткие методы принятия решений поиска объектов на море А.А.Грищенко

Нечеткие методы принятия решений поиска объектов на море А.А.Грищенко Нечеткие методы принятия решений поиска объектов на море А.А.Грищенко При осуществлении поиска на море действия руководителя поиска - лица принимающего решение (ЛПР) осуществляются применительно к конкретной

Подробнее

О преобразовании эквивалентных по надежности «треугольник звезда»

О преобразовании эквивалентных по надежности «треугольник звезда» О преобразовании эквивалентных по надежности «треугольник звезда» БЕЛОУСЕНКО И.В., КОВАЛЕВ А.П., СОВПЕЛЬ В.Б., ЯРМОЛЕНКО В.И. Предложены точные формулы переходов от соединения в виде треугольника. Приведен

Подробнее

2. Основы имитационного моделирования модель субъективна гомоморфна, множества моделей адекватной материальные и идеальные

2. Основы имитационного моделирования модель субъективна гомоморфна, множества моделей адекватной материальные и идеальные 2. Основы имитационного моделирования 2.1. Понятие модели В настоящее время нельзя назвать область человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования.

Подробнее

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ОТКАЗА В ВЫСОКОНАДЕЖНОЙ СИСТЕМЕ ПУТЕМ РАЗДЕЛЕНИЯ ПРОГОНА МОДЕЛИ Ю.П. Титов (Москва)

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ОТКАЗА В ВЫСОКОНАДЕЖНОЙ СИСТЕМЕ ПУТЕМ РАЗДЕЛЕНИЯ ПРОГОНА МОДЕЛИ Ю.П. Титов (Москва) ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ОТКАЗА В ВЫСОКОНАДЕЖНОЙ СИСТЕМЕ ПУТЕМ РАЗДЕЛЕНИЯ ПРОГОНА МОДЕЛИ Ю.П. Титов (Москва) Введение В современном мире очень часто возникает необходимость имитационного моделирования

Подробнее

Математические модели неопределенностей систем управления и методы, используемые для их исследования Н.А. Целигоров, Е.Н. Целигорова, Г.М.

Математические модели неопределенностей систем управления и методы, используемые для их исследования Н.А. Целигоров, Е.Н. Целигорова, Г.М. Математические модели неопределенностей систем управления и методы, используемые для их исследования Н.А. Целигоров, Е.Н. Целигорова, Г.М. Мафура В практике управления системами различного назначения (экономическими,

Подробнее

Б А К А Л А В Р И А Т

Б А К А Л А В Р И А Т НАПРАВЛЕНИЕ «МАТЕМАТИКА» 1. История 2. Иностранный язык (английский) (Основы информатики) 4. Математический анализ 5. Алгебра 6. Аналитическая геометрия 7. Дискретная математика и математическая логика

Подробнее

МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ СБОРОЧНОЙ ЛИНИИ

МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ СБОРОЧНОЙ ЛИНИИ УДК 62.757 МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ СБОРОЧНОЙ ЛИНИИ Кузьмиченко Б.М., Митяшин Н.П., Карпук Р.В. Саратовский государственный технический университет, г. Саратов Телефон: (845-2)-79-77- (служебный); факс:

Подробнее

ЛИНЕЙНАЯ ОПТИМАЛЬНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ПРИ НЕ БЕЛЫХ ШУМАХ.

ЛИНЕЙНАЯ ОПТИМАЛЬНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ПРИ НЕ БЕЛЫХ ШУМАХ. УДК 63966 ЛИНЕЙНАЯ ОПТИМАЛЬНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ПРИ НЕ БЕЛЫХ ШУМАХ Г Ф Савинов В работе получен алгоритм оптимального фильтра для случая когда входные воздействия и шумы представляют собой случайные гауссовы

Подробнее

Олег Абрамов (Владивосток, Россия)

Олег Абрамов (Владивосток, Россия) АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА НАДЕЖНОСТНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ Олег Абрамов (Владивосток, Россия) Аннотация. Рассмотрена задача проектирования аналоговых технических устройств и систем с учетом случайных процессов

Подробнее

Моделирование случайных процессов методом Монте-Карло

Моделирование случайных процессов методом Монте-Карло Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Московский государственный технический университет

Подробнее

Управление динамической системой на основе нечеткой базы знаний

Управление динамической системой на основе нечеткой базы знаний Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Управление динамической системой на основе нечеткой базы знаний // Автоматика и вычислительная техника. 001.. С. 3 30. Управление динамической системой на основе нечеткой базы

Подробнее

ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ В СИСТЕМАХ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ EFFECTIVE USE OF FUZZY LOGIC IN AUTOMATIC CONTROL

ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ В СИСТЕМАХ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ EFFECTIVE USE OF FUZZY LOGIC IN AUTOMATIC CONTROL Ждахин И.Л., Самсонова Э.Р., Новокрещенов С.А. Zhdakhin I.L., Samsonova E.R., Novokreshchenov S.A. ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ В СИСТЕМАХ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ EFFECTIVE USE OF FUZZY

Подробнее

ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ ОТКАЗА МОСТОВЫХ СООРУЖЕНИЙ

ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ ОТКАЗА МОСТОВЫХ СООРУЖЕНИЙ УДК 624.21 ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ ОТКАЗА МОСТОВЫХ СООРУЖЕНИЙ Нестеренко В.В.,Рогатень С.С. (Научный руководитель Пастушков В.Г.) Кафедра «Мосты и тоннели» БНТУ Аннотация Приведены технические функции исполняемые

Подробнее

О k-адаптивных КОМБИНИРОВАННЫХ ОЦЕНКАХ ВЕРОЯТНОСТИ. Ю. Г. Дмитриев, П. Ф. Тарасенко

О k-адаптивных КОМБИНИРОВАННЫХ ОЦЕНКАХ ВЕРОЯТНОСТИ. Ю. Г. Дмитриев, П. Ф. Тарасенко О k-адаптивных КОМБИНИРОВАННЫХ ОЦЕНКАХ ВЕРОЯТНОСТИ Ю Г Дмитриев, П Ф Тарасенко Национальный исследовательский Томский государственный университет Введение При исследовании математических моделей разнообразных

Подробнее

АЛГОРИТМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО СТРУКТУРНО- ЛОГИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ НАДЕЖНОСТИ И БЕЗОПАСНОСТИ СТРУКТУРНО-СЛОЖНЫХ СИСТЕМ

АЛГОРИТМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО СТРУКТУРНО- ЛОГИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ НАДЕЖНОСТИ И БЕЗОПАСНОСТИ СТРУКТУРНО-СЛОЖНЫХ СИСТЕМ АЛОРИМЫ АВОМАИЗИРОВАННОО СРУУРНО- ЛОИЧЕСОО МОДЕЛИРОВАНИЯ НАДЕЖНОСИ И БЕЗОПАСНОСИ СРУУРНО-СЛОЖНЫХ СИСЕМ Можаева ИА, Нозик АА, Струков АВ АО «СПИ СЗМА», С-Петербург, E-mal: fo@zmacom Аннотация Рассматриваются

Подробнее

Нечеткий многомерный дискриминантный анализ в задаче диагностики состояния

Нечеткий многомерный дискриминантный анализ в задаче диагностики состояния УДК 59:68:5 РАСКИН ЛГ дтн профессор (НТУ «ХПИ» КАТКОВА ТИ кпедн доцент (Бердянский университет менеджмента и бизнеса ГОЛОВКО ВА ведущий экономист (Укрэксимбанк Нечеткий многомерный дискриминантный анализ

Подробнее

Лекция 8 Общая постановка однокритериальной задачи принятия решений.

Лекция 8 Общая постановка однокритериальной задачи принятия решений. Лекция 8 Общая постановка однокритериальной задачи принятия решений. Общая постановка однокритериальной задачи принятия решений. Пусть исход управляемого мероприятия зависит от выбранного решения (стратегии

Подробнее

ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ, N12, Е. А. Спирина, С. В. Козлов Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н.

ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ, N12, Е. А. Спирина, С. В. Козлов Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. УДК 62.396.49 МЕТОД МАРШРУТИЗАЦИИ, ОБЕСПЕЧИВАЮЩИЙ ПОВЫШЕНИЕ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ P СЕТЕЙ В УСЛОВИЯХ ВНУТРИСИСТЕМНЫХ ПОМЕХ Е. А. Спирина, С. В. Козлов Казанский национальный исследовательский технический

Подробнее

Распознавание образов

Распознавание образов Статистический анализ характеристик метода распознавания при распознавании заданной модификации обучающего множества Б.М.Гавриков, М.Б.Гавриков, Н.В.Пестрякова Аннотация. Описываются результаты статистического

Подробнее

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА МОНТЕ-КАРЛО ДЛЯ ВЫЧИСЛЕНИЯ ОПРЕДЕЛЕННЫХ ИНТЕГРАЛОВ

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА МОНТЕ-КАРЛО ДЛЯ ВЫЧИСЛЕНИЯ ОПРЕДЕЛЕННЫХ ИНТЕГРАЛОВ ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА МОНТЕ-КАРЛО ДЛЯ ВЫЧИСЛЕНИЯ ОПРЕДЕЛЕННЫХ ИНТЕГРАЛОВ Крючкова И.В., Молчанова Н.Н. Оренбургский государственный университет, г. Оренбург Метод Монте-Карло - это численный метод для решения

Подробнее

Усков А. А. 1 (Российский университет кооперации, г. Мытищи Московской области)

Усков А. А. 1 (Российский университет кооперации, г. Мытищи Московской области) Управление большими системами. Выпуск 47 УДК 519.71 ББК 32.817 СЕТЕВОЙ ГРАФИК С ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЯМИ РАБОТ В ВИДЕ НЕЧЕТКИХ ЧИСЕЛ -ТИПА Усков А. А. 1 (Российский университет кооперации, г. Мытищи Московской

Подробнее

Прогнозирование технического состояния бортового радиоэлектронного оборудования

Прогнозирование технического состояния бортового радиоэлектронного оборудования Труды МАИ. Выпуск 85 УДК 69.96 www.mi.ru/sciece/trud/ Прогнозирование технического состояния бортового радиоэлектронного оборудования Закиров Р.Г. Ташкентский государственный технический университет им.

Подробнее

Квалификация (степень) выпускника Специальное звание выпускника. бакалавр / специалист. Форма обучения

Квалификация (степень) выпускника Специальное звание выпускника. бакалавр / специалист. Форма обучения Квалификация (степень) выпускника Специальное звание выпускника Форма обучения бакалавр / специалист бакалавр-инженер/инженер очная Курс: 1,2 Семестр(ы): 1,2,3,4 Трудоёмкость: - кредитов по рабочему учебному

Подробнее

2. «Простая» статистика

2. «Простая» статистика 2. «Простая» статистика 1 2. «Простая» статистика В большинстве статистических расчетов приходится работать с выборками случайной величины: либо с данными эксперимента, либо с результатами моделирования

Подробнее

Нечёткие динамические системы, линейные над полями

Нечёткие динамические системы, линейные над полями Нечёткие динамические системы, линейные над полями УДК 519.95+681.51 С. Г. ПУШКОВ Бийский технологический институт (филиал) Алтайского государственного технического университета e-mail: psg@bti.secna.ru

Подробнее

ОПТИМИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ НЕЧЕТКИХ РЕГУЛЯТОРОВ 1

ОПТИМИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ НЕЧЕТКИХ РЕГУЛЯТОРОВ 1 659 УДК62-55:68.55 ОПТИМИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ НЕЧЕТКИХ РЕГУЛЯТОРОВ Ю.И. Кудинов Липецкий государственный технический университет Россия, 3986, Липецк, Московская ул., 3 E-mail: kui_kiu@lipetsk.ru

Подробнее

Занятие 7 Формализация и алгоритмизация информационных процессов

Занятие 7 Формализация и алгоритмизация информационных процессов Занятие 7 Формализация и алгоритмизация информационных процессов С развитием вычислительной техники наиболее эффективным методом исследования больших систем стало машинное моделирование, без которого невозможно

Подробнее

Оценивание скорости убывания экспоненциального хвоста распределения

Оценивание скорости убывания экспоненциального хвоста распределения Информационные процессы, Том 9, 3, 2009, стр. 210 215. c 2009 Давиденко. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ Оценивание скорости убывания экспоненциального хвоста распределения М.Г. Давиденко

Подробнее

Выборочные оценки параметров распределения

Выборочные оценки параметров распределения Выборочные оценки параметров распределения 1 Выборочные оценки параметров распределения Резюмируя, важно подчеркнуть, что, с точки зрения экспериментатора, функции распределения и статистические характеристики

Подробнее

СЛУЧАЙНЫЙ СПРОС В ЗАДАЧАХ ФОРМИРОВАНИЯ СТРАТЕГИИ РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ С АЛГОРИТМИЧЕСКИМИ И АНАЛИТИЧИСКИМИ ЦЕЛЕВЫМИ ФУНКЦИЯМИ И ОГРАНИЧЕНИЯМИ

СЛУЧАЙНЫЙ СПРОС В ЗАДАЧАХ ФОРМИРОВАНИЯ СТРАТЕГИИ РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ С АЛГОРИТМИЧЕСКИМИ И АНАЛИТИЧИСКИМИ ЦЕЛЕВЫМИ ФУНКЦИЯМИ И ОГРАНИЧЕНИЯМИ УДК 59.6 Н.В. ШАТОХИНА СЛУЧАЙНЫЙ СПРОС В ЗАДАЧАХ ФОРМИРОВАНИЯ СТРАТЕГИИ РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ С АЛГОРИТМИЧЕСКИМИ И АНАЛИТИЧИСКИМИ ЦЕЛЕВЫМИ ФУНКЦИЯМИ И ОГРАНИЧЕНИЯМИ У даній статті запропоновано модель багатокритеріальної

Подробнее

Электронный журнал «Труды МАИ». Выпуск 71 www.mai.ru/science/trudy/ УДК 05.13.11 Автоматизация решения задач оптимизации при проектировании аэрокосмической техники Бродский А.В. Московский авиационный

Подробнее

ОСНОВНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ, ПРЕДЪЯВЛЯЕМЫЕ К КУРСОВОМУ ПРОЕКТУ. 1. Задание на курсовое проектирование

ОСНОВНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ, ПРЕДЪЯВЛЯЕМЫЕ К КУРСОВОМУ ПРОЕКТУ. 1. Задание на курсовое проектирование 1 ОСНОВНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ, ПРЕДЪЯВЛЯЕМЫЕ К КУРСОВОМУ ПРОЕКТУ 1. Задание на курсовое проектирование Каждому студенту выдается задание на курсовое проектирование. Задание включает: тему курсового проекта; исходные

Подробнее

Y a a t. (2.3.1) Y t * * * * * * Рис Типичный ряд линейной динамики экономического показателя Y t

Y a a t. (2.3.1) Y t * * * * * * Рис Типичный ряд линейной динамики экономического показателя Y t 2.3. ПРОСТЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНИВАНИЯ КОЭФФИЦИЕНТОВ ТРЕНДОВЫХ МОДЕЛЕЙ В ЭКОНОМИКЕ Задачи прогнозирования в экономике начались с решения очень простых - прогнозирования тенденций развития. На практике её можно

Подробнее

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ УДК 681.326 В. И. СЕНЬЧЕНКОВ, И. Н. НЕКРАСОВ ОГРАНИЧЕНИЯ В ЗАДАЧАХ ПОСТРОЕНИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ АЛГОРИТМОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ СИСТЕМЫ Рассматриваются особенности

Подробнее

ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ ИНТЕРВАЛЬНЫХ ОЦЕНОК ОТКЛОНЕНИЙ НАПРЯЖЕНИЯ В ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЯХ ОБЩЕГО НАЗНАЧЕНИЯ

ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ ИНТЕРВАЛЬНЫХ ОЦЕНОК ОТКЛОНЕНИЙ НАПРЯЖЕНИЯ В ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЯХ ОБЩЕГО НАЗНАЧЕНИЯ Вычислительные технологии Том 2, 1, 1997 ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ ИНТЕРВАЛЬНЫХ ОЦЕНОК ОТКЛОНЕНИЙ НАПРЯЖЕНИЯ В ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЯХ ОБЩЕГО НАЗНАЧЕНИЯ С. Б. Патрушев Новосибирский государственный технический университет

Подробнее

АЛГОРИТМ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ РАЗВИТИЯ ЛАТЕНТНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ДЕФЕКТОВ ПЕЧАТНЫХ ПЛАТ

АЛГОРИТМ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ РАЗВИТИЯ ЛАТЕНТНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ДЕФЕКТОВ ПЕЧАТНЫХ ПЛАТ 7092 УДК 621.396; 621.8 АЛГОРИТМ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ РАЗВИТИЯ ЛАТЕНТНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ДЕФЕКТОВ ПЕЧАТНЫХ ПЛАТ Н.К. Юрков Пензенский государственный университет Россия, 440000, Пенза, Красная ул.,

Подробнее

МЕТОДИКА АНАЛИЗА НАДЁЖНОСТИ НЕЧЁТКИХ СИСТЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕОРИИ РАЗМЫТЫХ МНОЖЕСТВ

МЕТОДИКА АНАЛИЗА НАДЁЖНОСТИ НЕЧЁТКИХ СИСТЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕОРИИ РАЗМЫТЫХ МНОЖЕСТВ Статья/Технические науки Информатика, вычислительная техника и автоматизация УДК 004.02 Косолапов А.А. МЕТОДИКА АНАЛИЗА НАДЁЖНОСТИ НЕЧЁТКИХ СИСТЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕОРИИ РАЗМЫТЫХ МНОЖЕСТВ Днепропетровский

Подробнее

МЕТОД ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КОТИРОВОК ОФИСНЫХ АРЕНДНЫХ СТАВОК НА ОСНОВЕ АППАРАТА НЕЧЁТКИХ МНОЖЕСТВ И ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА

МЕТОД ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КОТИРОВОК ОФИСНЫХ АРЕНДНЫХ СТАВОК НА ОСНОВЕ АППАРАТА НЕЧЁТКИХ МНОЖЕСТВ И ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА УДК 004.021, 004.67, 338.984 С.А. Герасимов МЕТОД ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КОТИРОВОК ОФИСНЫХ АРЕНДНЫХ СТАВОК НА ОСНОВЕ АППАРАТА НЕЧЁТКИХ МНОЖЕСТВ И ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА С.А. Герасимов, 2011 Рассмотрено применение

Подробнее

ЛЕКЦИЯ 2. Основные статистические характеристики показателей надёжности ЭТО

ЛЕКЦИЯ 2. Основные статистические характеристики показателей надёжности ЭТО ЛЕКЦИЯ. Основные статистические характеристики показателей надёжности ЭТО Математический аппарат теории надёжности основывается главным образом на теоретико-вероятностных методах, поскольку сам процесс

Подробнее

РАЗРАБОТКА КОМПОНОВОЧНОГО РЕШЕНИЯ АГРЕГАТНО-МОДУЛЬНЫХ ГИДРОБЛОКОВ УПРАВЛЕНИЯ И ФОРМЫ МОНТАЖНОГО КОРПУСА

РАЗРАБОТКА КОМПОНОВОЧНОГО РЕШЕНИЯ АГРЕГАТНО-МОДУЛЬНЫХ ГИДРОБЛОКОВ УПРАВЛЕНИЯ И ФОРМЫ МОНТАЖНОГО КОРПУСА 4 ВЕСТНИК ГГТУ ИМ. П. О. СУХОГО 4 05 УДК 6-8-.6 РАЗРАБОТКА КОМПОНОВОЧНОГО РЕШЕНИЯ АГРЕГАТНО-МОДУЛЬНЫХ ГИДРОБЛОКОВ УПРАВЛЕНИЯ И ФОРМЫ МОНТАЖНОГО КОРПУСА В. В. ПИНЧУК, С. Ф. АНДРЕЕВ Учреждение образования

Подробнее

УДК А.П.Ротштейн, С.Д.Штовба ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЛИНЕЙНОЙ ЗАВИСИМОСТИ НЕЧЕТКОЙ БАЗОЙ ЗНАНИЙ С НЕЧЕТКОЙ ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКОЙ

УДК А.П.Ротштейн, С.Д.Штовба ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЛИНЕЙНОЙ ЗАВИСИМОСТИ НЕЧЕТКОЙ БАЗОЙ ЗНАНИЙ С НЕЧЕТКОЙ ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКОЙ 1 Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Идентификация нелинейной зависимости нечеткой базой знаний с нечеткой обучающей выборкой // Кибернетика и системный анализ. 2006. 2. С. 17 24. УДК 658.012 А.П.Ротштейн, С.Д.Штовба

Подробнее

2013 Экономика 2(22) ЭКОНОМИКА НЕДВИЖИМОСТИ

2013 Экономика 2(22) ЭКОНОМИКА НЕДВИЖИМОСТИ ВЕСТНИК ТОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2013 Экономика 222) УДК 332.62:519.71 ЭКОНОМИКА НЕДВИЖИМОСТИ СОГЛАСОВАНИЕ СУБЪЕКТИВНОЙ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ЖИЛОГО ОБЪЕКТА НЕДВИЖИМОСТИ И РЫНОЧНОЙ СИТУАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ

Подробнее

Имитационное моделирование Сущность имитационного моделирования

Имитационное моделирование Сущность имитационного моделирования Имитационное моделирование Сущность имитационного моделирования Почему необходим двойной термин «имитационное моделирование». Слова имитация и моделирование являются почти синонимами. Фактически все расчетные

Подробнее

DOI: /AUT

DOI: /AUT 30 АВТОМЕТРИЯ. 2016. Т. 52, 1 УДК 519.24 КРИТЕРИЙ СОГЛАСИЯ НА ОСНОВЕ ИНТЕРВАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ Е. Л. Кулешов Дальневосточный федеральный университет, 690950, г. Владивосток, ул. Суханова, 8 E-mail: kuleshov.el@dvfu.ru

Подробнее

Занятие 8 ПСЕВДОСЛУЧАЙНЫЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ И ПРОЦЕДУРЫ ИХ МАШИННОЙ ГЕНЕРАЦИИ

Занятие 8 ПСЕВДОСЛУЧАЙНЫЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ И ПРОЦЕДУРЫ ИХ МАШИННОЙ ГЕНЕРАЦИИ Занятие 8 ПСЕВДОСЛУЧАЙНЫЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ И ПРОЦЕДУРЫ ИХ МАШИННОЙ ГЕНЕРАЦИИ При статистическом моделировании систем одним из основных вопросов является учет стохастических воздействий. Количество случайных

Подробнее

Лекция 16 ИНТЕРВАЛЬНЫЕ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

Лекция 16 ИНТЕРВАЛЬНЫЕ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ Лекция 6 ИНТЕРВАЛЬНЫЕ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЦЕЛЬ ЛЕКЦИИ: ввести понятие доверительной вероятности и доверительного интервала, получить интервальные оценки математического ожидания и дисперсии.

Подробнее

Симметризация точек изображения, заданных статистическими выборками

Симметризация точек изображения, заданных статистическими выборками Симметризация точек изображения, заданных статистическими выборками Каркищенко А.Н., Мнухин В.Б., karkishalex@gmail.com mnukhin.valeriy@mail.ru Южный федеральный университет, Таганрог Крит 4-11 октября

Подробнее

СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ЧИСЛЕННОМ ЭКСПЕРИМЕНТЕ КЛАСТЕРИЗАЦИИ П. Н. Звягин (Санкт-Петербург)

СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ЧИСЛЕННОМ ЭКСПЕРИМЕНТЕ КЛАСТЕРИЗАЦИИ П. Н. Звягин (Санкт-Петербург) Секция Теоретические основы и методология СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ЧИСЛЕННОМ ЭКСПЕРИМЕНТЕ КЛАСТЕРИЗАЦИИ П. Н. Звягин (Санкт-Петербург) Имитационное моделирование это метод, позволяющий строить модели,

Подробнее

Скворцов Михаил Сергеевич. ОАО "Специализированная инжиниринговая компания СЕВЗАПМОНТАЖАВТОМАТИКА"

Скворцов Михаил Сергеевич. ОАО Специализированная инжиниринговая компания СЕВЗАПМОНТАЖАВТОМАТИКА МЕТОД ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО ОБОСНОВАНИЯ (ВЫБОРА) ПРОЕКТНЫХ РЕШЕНИЙ МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СТРУКТУРНО-СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО РАСЧЕТА ПО СТОИМОСТНОМУ И НАДЕЖНОСТНОМУ КРИТЕРИЯМ

Подробнее

А.Д. Зилова, С.Ю. Землянская Донецкий национальный технический университет кафедра автоматизированных систем управления

А.Д. Зилова, С.Ю. Землянская Донецкий национальный технический университет кафедра автоматизированных систем управления Секция 1. Информационные управляющие системы и технологии 23 УДК 004.021 А.Д. Зилова, С.Ю. Землянская Донецкий национальный технический университет кафедра автоматизированных систем управления РАЗРАБОТКА

Подробнее

ЭКСПЕРТНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ВЫЯВЛЕНИЯ МОШЕННИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ С ПЛАСТИКОВЫМИ КАРТАМИ. Моор А. П. (Россия, Тюмень)

ЭКСПЕРТНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ВЫЯВЛЕНИЯ МОШЕННИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ С ПЛАСТИКОВЫМИ КАРТАМИ. Моор А. П. (Россия, Тюмень) ЭКСПЕРТНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ВЫЯВЛЕНИЯ МОШЕННИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ С ПЛАСТИКОВЫМИ КАРТАМИ Моор А. П. (Россия, Тюмень) В статье рассматриваются информационные системы выявления мошеннических финансовых

Подробнее

Лекция 1. Выборочное пространство

Лекция 1. Выборочное пространство Лекция 1. Выборочное пространство Грауэр Л.В., Архипова О.А. CS center Санкт-Петербург, 2014 Грауэр Л.В., Архипова О.А. (CSC) Лекция 1. Выборочное пространство Санкт-Петербург, 2014 1 / 29 Cодержание Содержание

Подробнее

ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ СЕТЕВОГО ПРОЕКТА СО СЛУЧАЙНЫМИ ОЦЕНКАМИ ОПЕРАЦИЙ

ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ СЕТЕВОГО ПРОЕКТА СО СЛУЧАЙНЫМИ ОЦЕНКАМИ ОПЕРАЦИЙ 8080 УДК 338.012 ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ СЕТЕВОГО ПРОЕКТА СО СЛУЧАЙНЫМИ ОЦЕНКАМИ ОПЕРАЦИЙ Д. Голенко-Гинзбург Университет им. Бен-Гуриона в Негеве Израиль, 84105, Беер-Шева, п.я. 653 E-mail: dimitri@ariel.ac.il

Подробнее

УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССОМ ИСПЫТАНИЯ ОБОРУДОВАНИЯ НА НАДЕЖНОСТЬ

УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССОМ ИСПЫТАНИЯ ОБОРУДОВАНИЯ НА НАДЕЖНОСТЬ Структурная надежность. Теория и практика Русин А.Ю. Абдулхамед М. УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССОМ ИСПЫТАНИЯ ОБОРУДОВАНИЯ НА НАДЕЖНОСТЬ Повышения экономической эффективности системы испытания оборудования на надежность

Подробнее

В.П. Пяткин, Г.И. Салов ОБНАРУЖЕНИЕ ПОЯВЛЕНИЯ ОБЪЕКТА В ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ЗАШУМЛЕННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СТОХАСТИЧЕСКОЙ АППРОКСИМАЦИИ

В.П. Пяткин, Г.И. Салов ОБНАРУЖЕНИЕ ПОЯВЛЕНИЯ ОБЪЕКТА В ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ЗАШУМЛЕННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СТОХАСТИЧЕСКОЙ АППРОКСИМАЦИИ В.П. Пяткин, Г.И. Салов ОБНАРУЖЕНИЕ ПОЯВЛЕНИЯ ОБЪЕКТА В ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ЗАШУМЛЕННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СТОХАСТИЧЕСКОЙ АППРОКСИМАЦИИ Введение. Обратимся к проблеме скорейшего обнаружения появления

Подробнее

МЕТОД НЕЧЕТКОГО КРИТИЧЕСКОГО ПУТИ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКТАМИ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ ИНТЕРВАЛЬНЫХ ОЦЕНОК

МЕТОД НЕЧЕТКОГО КРИТИЧЕСКОГО ПУТИ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКТАМИ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ ИНТЕРВАЛЬНЫХ ОЦЕНОК Шушура А.Н. Якимова Ю.А. Донецкий национальный технический университет Институт информатики и искусственного интеллекта г. Донецк Украина. МЕТОД НЕЧЕТКОГО КРИТИЧЕСКОГО ПУТИ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКТАМИ НА

Подробнее

ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ ЗАКОНОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ОТКАЗОВ ОБМОТОК СТАТОРОВ ПРИ ЭКСПЛУАТАЦИИ КРАНОВЫХ АСИНХРОННЫХ ДВИГАТЕЛЕЙ

ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ ЗАКОНОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ОТКАЗОВ ОБМОТОК СТАТОРОВ ПРИ ЭКСПЛУАТАЦИИ КРАНОВЫХ АСИНХРОННЫХ ДВИГАТЕЛЕЙ УДК 61.313.33 ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ ЗАКОНОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ОТКАЗОВ ОБМОТОК СТАТОРОВ ПРИ ЭКСПЛУАТАЦИИ КРАНОВЫХ АСИНХРОННЫХ ДВИГАТЕЛЕЙ М.В. Ведяшкин, О.П. Муравлев Томский политехнический университет E-mail:

Подробнее

2015 г. А. С. Столярчук (Тихоокеанский государственный университет, Хабаровск) ПРОЕКТИРОВАНИЕ МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ НА БАЗЕ НЕЧЁТКОЙ ЛОГИКИ

2015 г. А. С. Столярчук (Тихоокеанский государственный университет, Хабаровск) ПРОЕКТИРОВАНИЕ МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ НА БАЗЕ НЕЧЁТКОЙ ЛОГИКИ ISSN 2079-8490 Электронное научное издание «Ученые заметки ТОГУ» 2015, Том 6, 4, С. 126 130 Свидетельство Эл ФС 77-39676 от 05.05.2010 http://pnu.edu.ru/ru/ejournal/about/ ejournal@pnu.edu.ru УДК 004.021

Подробнее

АДЕКВАТНОСТЬ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИХ СВОЙСТВ РАСТВОРОВ МАТЕМАТИЧЕСКИМ МОДЕЛЯМ ХИМИКО- ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ

АДЕКВАТНОСТЬ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИХ СВОЙСТВ РАСТВОРОВ МАТЕМАТИЧЕСКИМ МОДЕЛЯМ ХИМИКО- ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ 6.4.3. АДЕКВАТНОСТЬ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИХ СВОЙСТВ РАСТВОРОВ МАТЕМАТИЧЕСКИМ МОДЕЛЯМ ХИМИКО- ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ Из концепций элементов объективности полны выплывают перманентно адекватные

Подробнее

АННОТАЦИЯ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ

АННОТАЦИЯ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «УФИМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АВИАЦИОННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ

Подробнее

Системы управления и моделирование

Системы управления и моделирование Системы управления и моделирование Алгоритм анализа робастной устойчивости дискретных систем управления с периодическими ограничениями М. В. МОРОЗОВ Аннотация. Для дискретных линейных нестационарных систем

Подробнее

Модель информационного обеспечения систем управления реального времени при решении задач с широким спектром входных данных

Модель информационного обеспечения систем управления реального времени при решении задач с широким спектром входных данных Труды МАИ. Выпуск 94 http://trudymai.ru/ УДК 623.618.3 Модель информационного обеспечения систем управления реального времени при решении задач с широким спектром входных данных Аннотация Дудаков Н.С*.,

Подробнее

Метод возможных направлений в задачах нелинейного программирования для биматричных игр

Метод возможных направлений в задачах нелинейного программирования для биматричных игр КОМПЬЮТЕРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЕ 202 Т. 4 3 С. 475 482 МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ УДК: 59.833 Метод возможных направлений в задачах нелинейного программирования для

Подробнее

2.4. МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ К ОЦЕНКЕ КОЭФФИЦИЕНТОВ ТРЕНДОВЫХ МОДЕЛЕЙ

2.4. МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ К ОЦЕНКЕ КОЭФФИЦИЕНТОВ ТРЕНДОВЫХ МОДЕЛЕЙ .4. МЕТОД НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ К ОЦЕНКЕ КОЭФФИЦИЕНТОВ ТРЕНДОВЫХ МОДЕЛЕЙ Достаточно простые способы оценки коэффициентов линейного тренда, приведённые в предыдущее параграфе, обладают среди прочих одним

Подробнее

КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА Федеральное Государственное Бюджетное Образовательное Учреждение Высшего Профессионального Образования «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ»

Подробнее

Нечеткая логика математические основы Введение

Нечеткая логика математические основы Введение Нечеткая логика математические основы Введение Математическая теория нечетких множеств (fuzzy sets) и нечеткая логика (fuzzy logic) являются обобщениями классической теории множеств и классической формальной

Подробнее

= 1. (2) Ξ(F ) = 1 r. k=1. l=1

= 1. (2) Ξ(F ) = 1 r. k=1. l=1 О качествe классификации объектов на основе нечетких правил А. П. Рыжов Введение Достаточно очевидно, что качество классификации объектов на основе системы нечетких правил зависит как от качества описания

Подробнее

Оптимизация свойств изделий автомобилестроения средствами САПР

Оптимизация свойств изделий автомобилестроения средствами САПР Оптимизация свойств изделий автомобилестроения средствами САПР Щербаков А.Н., Константинов А.Д. Пензенский государственный университет Выбор параметров и характеристик систем, обеспечивающих их функционирование

Подробнее

АННОТАЦИЯ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

АННОТАЦИЯ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Уфимский государственный авиационный технический университет»

Подробнее

РЕФЕРАТ Дипломная работа состоит из 3 основных разделов, введения, заключения и 1 приложения, общий объем работы 37 страниц. В работе содержатся 4

РЕФЕРАТ Дипломная работа состоит из 3 основных разделов, введения, заключения и 1 приложения, общий объем работы 37 страниц. В работе содержатся 4 РЕФЕРАТ Дипломная работа состоит из 3 основных разделов, введения, заключения и 1 приложения, общий объем работы 37 страниц. В работе содержатся 4 рисунка и 41 таблица. В первом разделе рассматривается

Подробнее

Свойства модели Марковица при задании параметров средствами теории нечетких множеств

Свойства модели Марковица при задании параметров средствами теории нечетких множеств Свойства модели Марковица при задании параметров средствами теории нечетких множеств А.Н. Тимирова В работе представлена модель оценки доходности и риска в анализе формирования инвестиционных портфелей.

Подробнее

Вариационный ряд делится тремя квартилями Q 1, Q 2, Q 3 на 4 равные части. Q 2 медиана. Показатели рассеивания. Выборочная дисперсия.

Вариационный ряд делится тремя квартилями Q 1, Q 2, Q 3 на 4 равные части. Q 2 медиана. Показатели рассеивания. Выборочная дисперсия. Квантили Выборочная квантиль x p порядка p (0 < p < 1) определяется как элемент вариационного ряда выборки x (1),, x () с номером [p]+1, где [a] целая часть числа а В статистической практике используется

Подробнее

6.7. Статистические испытания

6.7. Статистические испытания Лекция.33. Статистические испытания. Доверительный интервал. Доверительная вероятность. Выборки. Гистограмма и эмпирическая 6.7. Статистические испытания Рассмотрим следующую общую задачу. Имеется случайная

Подробнее

Лекция 8. Скрытые марковские модели. Часть 2.

Лекция 8. Скрытые марковские модели. Часть 2. для модели. Часть 2. А. С. Конушин 1 Д. П. Ветров 2 3 В. С. Конушин 1 О. В. Баринова 1 1 МГУ, ВМиК, лаб. КГ 2 МГУ, ВМиК, каф. ММП 3 ВЦ РАН Спецкурс «Структурные методы анализа изображений и сигналов» Скрытая

Подробнее

Крылов Ю.Д. Доцент, кандидат технических наук, Санкт-Петербургский Государственный университет аэрокосмического приборостроения

Крылов Ю.Д. Доцент, кандидат технических наук, Санкт-Петербургский Государственный университет аэрокосмического приборостроения Крылов Ю.Д. Доцент, кандидат технических наук, Санкт-Петербургский Государственный университет аэрокосмического приборостроения КОНТРОЛЬ РАЗВЕТВЛЕННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ И СИСТЕМ ЛИНЕЙНЫХ АЛГЕБРАИЧЕСКИХ

Подробнее

АНАЛИЗ МЕТОДИК РАСЧЕТА БЕЗОТКАЗНОСТИ ИЗБЫТОЧНЫХ СИСТЕМ

АНАЛИЗ МЕТОДИК РАСЧЕТА БЕЗОТКАЗНОСТИ ИЗБЫТОЧНЫХ СИСТЕМ УДК 681.3.019.3 В.П. СТРЕЛЬНИКОВ, Е.В. БАРЗИК, Е.С. ПАНТЕЛЕЕВА АНАЛИЗ МЕТОДИК РАСЧЕТА БЕЗОТКАЗНОСТИ ИЗБЫТОЧНЫХ СИСТЕМ Abstrat: Methods of alulatio of reliability of reserve systems suh as k from are osidered.

Подробнее

ЧИСЛЕННОЕ СРАВНЕНИЕ ОЦЕНОК МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ С ОДНОШАГОВЫМИ И ВЛИЯНИЕ ТОЧНОСТИ ОЦЕНИВАНИЯ НА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СТАТИСТИК КРИТЕРИЕВ СОГЛАСИЯ [1]

ЧИСЛЕННОЕ СРАВНЕНИЕ ОЦЕНОК МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ С ОДНОШАГОВЫМИ И ВЛИЯНИЕ ТОЧНОСТИ ОЦЕНИВАНИЯ НА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СТАТИСТИК КРИТЕРИЕВ СОГЛАСИЯ [1] Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2003. Т. 69. С.62-68. УДК 519.2 ЧИСЛЕННОЕ СРАВНЕНИЕ ОЦЕНОК МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ С ОДНОШАГОВЫМИ И ВЛИЯНИЕ ТОЧНОСТИ ОЦЕНИВАНИЯ НА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СТАТИСТИК

Подробнее

ПРОГРАММА ПОИСКА НЕИСПРАВНОСТЕЙ В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СЕТИ С УЧЕТОМ ДОСТОВЕРНОСТИ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ПРОВЕРЯЕМОГО ОБЪЕКТА

ПРОГРАММА ПОИСКА НЕИСПРАВНОСТЕЙ В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СЕТИ С УЧЕТОМ ДОСТОВЕРНОСТИ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ПРОВЕРЯЕМОГО ОБЪЕКТА УДК 61.39:004.416.3:93.1 В. Шматко 15, 013 ПРОГРАММА ПОИСКА НЕИСПРАВНОСТЕЙ В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СЕТИ С УЧЕТОМ ДОСТОВЕРНОСТИ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ПРОВЕРЯЕМОГО ОБЪЕКТА Для оптимальної двоетапної програми послідовного

Подробнее

КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЭКОНОМИКЕ

КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЭКОНОМИКЕ Б А К А Л А В Р И А Т П.П. Мельников КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЭКОНОМИКЕ Рекомендовано УМО по образованию в области финансов, учета и мировой экономики в качестве учебного пособия для студентов, обучающихся

Подробнее

Надёжность изделий и систем. ракетно-космической техники

Надёжность изделий и систем. ракетно-космической техники МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «САМАРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АЭРОКОСМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ АКАДЕМИКА С.П. КОРОЛЕВА

Подробнее

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ОТКЛОНЕНИЙ РАЗМЕРОВ К ПАРАМЕТРАМ НОРМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ОТКЛОНЕНИЙ РАЗМЕРОВ К ПАРАМЕТРАМ НОРМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ УДК 21 СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ОТКЛОНЕНИЙ РАЗМЕРОВ К ПАРАМЕТРАМ НОРМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ 21 А. И. Барботько 1, А. А. Барботько 2 1 канд. техн. наук, профессор

Подробнее

Линейное сглаживание экспериментальных данных

Линейное сглаживание экспериментальных данных Линейное сглаживание экспериментальных данных В. И. Полищук С.-Петербургский Государственный Политехнический Университет (polischook@ list.ru) 25 сентября 2005 г. Аннотация Вариант изложения указанной

Подробнее

ТЕХНОЛОГИЯ ОЦЕНКИ НАДЁЖНОСТИ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ПРОТИВОПОЖАРНОЙ ЗАЩИТОЙ ОБЪЕКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

ТЕХНОЛОГИЯ ОЦЕНКИ НАДЁЖНОСТИ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ПРОТИВОПОЖАРНОЙ ЗАЩИТОЙ ОБЪЕКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ Чан Донг Хынг (Вьетнам) (Академия Государственной противопожарной службы МЧС России, e-mail: info@academygps.ru) ТЕХНОЛОГИЯ ОЦЕНКИ НАДЁЖНОСТИ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ПРОТИВОПОЖАРНОЙ ЗАЩИТОЙ

Подробнее

К ВОПРОСУ О СТАТИСТИЧЕСКОМ МОДЕЛИРОВАНИИ НАДЕЖНОСТИ

К ВОПРОСУ О СТАТИСТИЧЕСКОМ МОДЕЛИРОВАНИИ НАДЕЖНОСТИ УДК 68.3.9.3 А.В. ФЕДУХИН, Н.В. СЕСПЕДЕС-ГАРСИЯ К ВОПРОСУ О СТАТИСТИЧЕСКОМ МОДЕЛИРОВАНИИ НАДЕЖНОСТИ Abrac: Generaor of he random number drbued accordng o D-drbuon, exponenal drbuon, lognormally drbuon

Подробнее

МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ

МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ В первой части предметом исследования и моделирования были случайные величины Случайная величина характерна тем, что она в результате эксперимента принимает одно, заранее

Подробнее