Например, Бобцов

ОЦЕНИВАНИЕ МАКСИМАЛЬНОЙ ПОГРЕШНОСТИ СЛОЖНОЙ СИСТЕМЫ ПО АПРИОРНЫМ И ОПЫТНЫМ ДАННЫМ

Аннотация:

Рассматривается задача оценивания максимальной погрешности сложной системы по данным, полученным до и после проведения испытаний опытных образцов. Для ее решения используется метод приоритета опытной информации, позволяющий уточнять опытные оценки, если априорная информация не противоречит результатам испытаний. Получены аналитические выражения для апостериорного оценивания максимальной погрешности сложной системы и определения выигрыша в точности оценивания или числе испытаний. Приведен пример применения полученных результатов. Получаемый выигрыш зависит от близости априорной и опытной информации. Мерой, позволяющей определить весовые коэффициенты для априорных и опытных данных, является отношение правдоподобия для проверки гипотезы об их однородности. 

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

Содержание © 1993–2024 Университет ИТМО
Разработка © 2015 Университет ИТМО