ÐÐ ÐÐЦÐÐ ÐÐ ÐÐÐÐЬÐЫХ ÐÐÐÐЩÐÐÐÐ: меÑодологиÑ, задаÑи ...
ÐÐ ÐÐЦÐÐ ÐÐ ÐÐÐÐЬÐЫХ ÐÐÐÐЩÐÐÐÐ: меÑодологиÑ, задаÑи ... ÐÐ ÐÐЦÐÐ ÐÐ ÐÐÐÐЬÐЫХ ÐÐÐÐЩÐÐÐÐ: меÑодологиÑ, задаÑи ...
ДАД повышен ^b c d} D3 {ДАД снижен ДАД в норме ДАД повышен I степени ДАД повышен II степени ДАД повышен III степени 142 ^a (ДАДд/D2a или ДАДн/D2 a); ^N (ДАДд/D2 N и ДАДн/D2 N); ^b (max (ДАДд/D2; ДАДн/D2)= b); ^c (max (ДАДд/D2; ДАДн/D2)= c); ^d (max (ДАДд/D2; ДАДн/D2)= d)}} G(ДАД) = {D3 → D2 → D1}; G ~ (ДАД) = {D3 → D2}. Артериальная гипертензия ^АГ { D1 {АГ нет ^N; АГ есть ^b c d} D2 {АГ нет ^N (max (САД/D3; ДАД/D3) = N); АГ I степени ^b (max (САД/D3; ДАД/D3) = b); АГ II степени ^c (max (САД/D3; ДАД/D3) = с); АГ III степени ^d (max (САД/D3; ДАД/D3) = d)}} G(АГ) = {D2 → D1}; G ~ (АГ) = {D2}. Пример структурно-завершенного орграфа G + (АГ) показан на рис. 4.8. Энтропийные характеристики орграфа G + (АГ) показаны на рис. 4.9. Рис. 4.8 – Орграф G + (АГ) Рис. 4.9 – Структурная энтропия = 8; Э опт = 4 При построении конфигураторов использовалось следующее очевидное соглашение: диапазоны разбиения области возможных значений параметра задают естественный порядок на множестве термов и алиасов первого дискретного домена. Указанный порядок позволяет применять функцию max (и другие подобные функции) к произвольным термам. В результате замыкания исходных данных над банком тестов {G(τ)} = {G(САДд); G(САДн); G(ДАДд); G(ДАДн); G(САД); G(ДАД); G(АГ)} получим: {САДд; САДн; ДАДд; ДАДн} + = {САДд; САДн; ДАДд; ДАДн; САД; ДАД; АГ}. Как видим тест «АГ» содержится в замыкании, что и требовалось условиями задачи.
143 4.2.3 Технологический аудит и субоптимизация Технологический аудит и субоптимизация на основе Принципа предельных обобщений позволяют решать, в частности, следующие практические задачи [52, 75, 136]: - получение новых системных знаний об изучаемом объекте; - определение конкурирующих наборов управляемых входных параметров, которые достаточны для управления процессом с заданным качеством; - анализ управляемости процесса (оценка возможностей существующей системы управления обеспечить в каждой реализации процесса заданное качество его функционирования); - прогноз значений выходных параметров по известным значениям входных параметров, в частности, оперативная оценка значений выходных параметров, лабораторный анализ которых требует значительных затрат времени; - синтез новых химических соединений и новых композиционных материалов (построение математических моделей зависимости между строением определенного класса химических соединений и комплексом их потребительских свойств); - определение требуемой точности измерения входных параметров. Рекомендации, полученные в результате аудита и субоптимизации, могут включать [52, 136]: - оптимизацию действующих технологических процессов по технологическим, экономическим и экологическим критериям или комплексам этих критериев; - определение научно и технологически обоснованных требований к качеству сырья, при заданных требованиях к качеству функционирования конкретного технологического процесса; - технологию обеспечения заданного качества функционирования процесса при существенных вариациях состава сырья; - технологию обеспечения необходимой технологической гибкости, с целью получения продукта, удовлетворяющего индивидуальным требованиям различных заказчиков. Действующие технологические процессы на предприятиях, как объекты управления многомерны, нелинейны, обладают многими внутренними обратными связями, сложными нелинейными взаимосвязями между входными и выходными параметрами. Для них характерен высокий уровень шумов (ошибки измерений, недостаточная представительность отбираемых проб, низкая точность аналитического контроля) и не наблюдаемость некоторых существенных входных параметров (отсутствие
- Page 91 and 92: Есть [ Н.в. Патологи
- Page 93 and 94: процедурном уровне
- Page 95 and 96: t/Λ4 = ’январь, 2009’, t
- Page 97 and 98: 97 где каждое изобра
- Page 99 and 100: 99 e’ = < (τ↑τ’)/T, (t’ -
- Page 101 and 102: 101 Так тесты структ
- Page 103 and 104: 103 [Тип:] Концепт {τ 1
- Page 105 and 106: 105 {S = ({τ/T} → z), υ = υ(S)
- Page 107 and 108: 107 данный факт отоб
- Page 109 and 110: 109 финитный набросо
- Page 111 and 112: 111 сверху прецедент
- Page 113 and 114: 113 k α = {f/µ: {J a a/A} → {J
- Page 115 and 116: 115 Направления импу
- Page 117 and 118: 117 (эквивалентности
- Page 119 and 120: 119 события. Действи
- Page 121 and 122: 121 P1 {[0; 1]} Граф G(p) = {P1
- Page 123 and 124: 123 обобщения связан
- Page 125 and 126: 125 Время появления:
- Page 127 and 128: 127 В ситуации β оста
- Page 129 and 130: 129 где {τ/T}^ − домены
- Page 131 and 132: 131 Форма «T1- B1» Форм
- Page 133 and 134: 133 D4 {Нормальный уро
- Page 135 and 136: 135 выявил, что все о
- Page 137 and 138: 137 Рис. 4.2 − Орграф G
- Page 139 and 140: 139 Совокупность под
- Page 141: 141 G(САДн) = {D3 → D2 → D1
- Page 145 and 146: 145 Рис. 4.10 - Орграф G +
- Page 147 and 148: 147 порядка благопри
- Page 149 and 150: 149 Третья таблица с
- Page 151 and 152: 151 Рис. 4.13 - Орграф G +
- Page 153 and 154: 153 Адаптивность ^А {
- Page 155 and 156: 155 пространство опи
- Page 157 and 158: 157 (прямая задача); 3.
- Page 159 and 160: 159 условии применен
- Page 161 and 162: Урожайность/4 80.0 - 100
- Page 163 and 164: 163 влияние на колич
- Page 165 and 166: 165 - фактические пер
- Page 167 and 168: G(Показатель) = {1 → 2
- Page 169 and 170: 169 Урожайность (г) {3
- Page 171 and 172: 171 «Эффективность»
- Page 173 and 174: 173 4.3.1 Описание мето
- Page 175 and 176: 175 Построим (автома
- Page 177 and 178: 177 Таблица 4.14 - Фраг
- Page 179 and 180: 179 объединить все т
- Page 181 and 182: 181 - стартовая тяга -
- Page 183 and 184: 183 вершины, определ
- Page 185 and 186: 185 спортсменов спри
- Page 187 and 188: 187 ГЛАВА 5. МЕТОД ПРЕ
- Page 189 and 190: 189 синдромов в меди
- Page 191 and 192: 191 существует единс
ДАД повышен ^b c d}<br />
D3 {ДАД снижен<br />
ДАД в норме<br />
ДАД повышен I степени<br />
ДАД повышен II степени<br />
ДАД повышен III степени<br />
142<br />
^a (ДАДд/D2a или ДАДн/D2 a);<br />
^N (ДАДд/D2 N и ДАДн/D2 N);<br />
^b (max (ДАДд/D2; ДАДн/D2)= b);<br />
^c (max (ДАДд/D2; ДАДн/D2)= c);<br />
^d (max (ДАДд/D2; ДАДн/D2)= d)}}<br />
G(ДАД) = {D3 → D2 → D1}; G ~ (ДАД) = {D3 → D2}.<br />
Артериальная гипертензия ^АГ {<br />
D1 {АГ нет ^N;<br />
АГ есть ^b c d}<br />
D2 {АГ нет<br />
^N (max (САД/D3; ДАД/D3) = N);<br />
АГ I степени ^b (max (САД/D3; ДАД/D3) = b);<br />
АГ II степени ^c (max (САД/D3; ДАД/D3) = с);<br />
АГ III степени ^d (max (САД/D3; ДАД/D3) = d)}}<br />
G(АГ) = {D2 → D1}; G ~ (АГ) = {D2}.<br />
Пример структурно-завершенного орграфа G + (АГ) показан на рис. 4.8.<br />
Энтропийные характеристики орграфа G + (АГ) показаны на рис. 4.9.<br />
Рис. 4.8 – Орграф G + (АГ) Рис. 4.9 – Структурная энтропия = 8;<br />
Э опт = 4<br />
При построении конфигураторов использовалось следующее очевидное<br />
соглашение: диапазоны разбиения области возможных значений параметра<br />
задают естественный порядок на множестве термов и алиасов первого<br />
дискретного домена. Указанный порядок позволяет применять функцию<br />
max (и другие подобные функции) к произвольным термам.<br />
В результате замыкания исходных данных над банком тестов<br />
{G(τ)} = {G(САДд); G(САДн); G(ДАДд); G(ДАДн); G(САД); G(ДАД);<br />
G(АГ)} получим:<br />
{САДд; САДн; ДАДд; ДАДн} + = {САДд; САДн; ДАДд; ДАДн;<br />
САД; ДАД; АГ}.<br />
Как видим тест «АГ» содержится в замыкании, что и требовалось<br />
условиями задачи.