Отрывок: 23) где τk max – максимальный интервал корреляции, N1 – число отсчетов импульсной характеристики, зависящий от вида корреляционной функции: N1 = ent[ τk max ∆ ]. (2.24) Так как ИКФ характеризует частоту появления событий в интервале, то накладывая на формулу 2.16 условие из [7]: P(Lk, τk max) = P(θLk ≥ τk max ∧ θLk−1 < τk max) = = FLk−1(τk max) − FLk(τk max) , (2.25) где θLk – оценка числа анализируемых отсчетов. Получим число анализируемых отсчетов (2...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorЕфремова Д. В.ru
dc.contributor.authorПрохоров С. А.ru
dc.contributor.authorСоловьева Я. В.ru
dc.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorИнститут информатикиru
dc.contributor.authorматематики и электроникиru
dc.coverage.spatialклассификация потоковru
dc.coverage.spatialвременные рядыru
dc.coverage.spatialмоделирование потоковru
dc.coverage.spatialимитационное моделированиеru
dc.coverage.spatialоценка вероятностных характеристикru
dc.coverage.spatialпогрешности оценокru
dc.coverage.spatialпотоки событийru
dc.creatorЕфремова Д. В.ru
dc.date.issued2020ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20200914101427ru
dc.identifier.citationЕфремова, Д. В. Моделирование и анализ вероятностных характеристик потоков событий : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры) / Д. В. Ефремова ; рук. работы С. А. Прохоров ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатик. - Самара, 2020. - on-lineru
dc.description.abstractВ этой выпускной квалификационной работе проводится моделированиевременных рядов и анализ вероятностных характеристик потоков событийдля определения различных вероятностных характеристик. Дляпредоставления результатов имитационного моделирования и оценкиполученных результатов.Целью работы является изучение процесса статистического иимитационного моделирования потоков событий и проведения анализахарактеристик этих потоков при помощи оценок и погрешностей.В рамках выпускной работы произведен анализ классификации потоков,методов их изучения и алгоритмов их генерации и моделирования.Проведенанализ предметной области и разработана логическая модель системы наоснове методологии UML 1.5. Построение модели функционированиясистемы выполнено в интернет-сервисе draw.io.Система реализована с помощью средств языка программирования C# всреде разработки MicrosoftVisualStudio 2010.ru
dc.format.extentЭлектрон. дан. (1 файл : 1,6 Мб)ru
dc.titleМоделирование и анализ вероятностных характеристик потоков событийru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.422.636.7ru
dc.textpart23) где τk max – максимальный интервал корреляции, N1 – число отсчетов импульсной характеристики, зависящий от вида корреляционной функции: N1 = ent[ τk max ∆ ]. (2.24) Так как ИКФ характеризует частоту появления событий в интервале, то накладывая на формулу 2.16 условие из [7]: P(Lk, τk max) = P(θLk ≥ τk max ∧ θLk−1 < τk max) = = FLk−1(τk max) − FLk(τk max) , (2.25) где θLk – оценка числа анализируемых отсчетов. Получим число анализируемых отсчетов (2...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Ефремова_Дарья_Вячеславовна_Моделирование_анализ_вероятностных.pdf1.62 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.