Модель обработки информации

Модели обработки информации, управления И принятия решений человеком-оператором [c.3]

Ш49 Системы человек—машина Модели обработки информации, управления и принятия решений человеком-оператором Пер. с англ./Под ред. К- В. Фролова. —М. Машиностроение, 1980. — 400 с., ил. [c.4]

ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ И МОДЕЛИ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ [c.30]

Модели обработки информации [c.31]

Потенциально мер и моделей обработки информации столько же, сколько существует способов обработки информации. Однако в действиях человека естественный отбор на первое место ставит эффективность. Следовательно, можно ожидать, что будут полезны меры, соответствующие оптимальным или эффективным методам, или представляющие теоретические границы человеческих возможностей. Кроме того, какие бы описания или меры не использова- [c.31]

Известно, что ЭВМ на аппаратном уровне умеют выполнять только ограниченное число арифметических действий, оперируя при этом с числами, ограниченными по значению и точности представления. Поэтому реализация на ЭВМ исходной математической модели, включающей совокупности расчетных зависимостей, системы уравнений, логические операции, предполагает ее преобразование к виду цифровой модели, учитывающей особенности обработки информации, присущие ЭВМ. Разработка цифровой модели представляет собой второй шаг в создании алгоритма. Началом разработки цифровой модели является построение ее логической схемы. Здесь необходимо предусмотреть практическую выполнимость основных свойств разрабатываемого алгоритма, к которым относятся определенность, результативность, массовость. [c.54]

Информацию, поступающую в виде справок-запросов и технических сообщений, подвергают первичной обработке, при которой данные систематизируют по моделям автомобилей, годам выпуска, сборочным единицам, системам автомобилей и характеру дефектов. В процессе дальнейшей обработки составляются сводные ведомости и по основным показателям надежности и, в частности, безотказности. Таким образом, результаты первичной обработки информации сводятся в ведомости отказов и замечаний. Последние ложатся в основу расчетов основных показателей надежности по деталям и сборочным единицам автомобилей, выявления лимитирующих деталей и сборочных единиц, а также расчета норм расхода запасных частей. Результаты расчетов основных показателей надежности направляют в специализированные КБ в виде сообщений от бюро надежности для разработки комплекса мероприятий по повышению надежности и улучшению качества деталей сборочных единиц и автомобилей МАЗ. [c.225]

К компонентам математического обеспечения САПР АЛ следует отнести совокупность математических моделей, методов и алгоритмов для решения задач и обработки информации. [c.98]

Прикладное программное обеспечение, являясь моделью производства, должно отображать все его стороны, существенные для решения возложенных на АСУ задач, в том числе дуальный характер управления. В связи с этим можно сформулировать два класса задач, решаемых в процессе адаптации первая — уточнение представлений о процессе проектирования технологии производства (например, о разрешенной или целесообразной последовательности операций при обработке некоторой детали п др.) об управляемых объектах путем корректировки соответствующих моделей на основе, например, статистической обработки наблюдений, указаний операторов и т, д. вторая — изменение системы правил выработки решения на управление подчиненными объектами, а при необходимости — и правил обработки информации применительно к конкретно решаемым задачам производства и производственным условиям. , [c.56]

В заключение следует сказать, что математическая обработка статистических данных по эксплуатации в настоящее время признается эффективным средством управления качеством в производстве и эксплуатации автомобилей массовых моделей. Системный подход к обработке информации, логическое инженерное построение моделей и максимальное использование в этом процессе электронной вычислительной техники позволяют во много раз повысить эффективность и результативность этой деятельности. [c.223]

Постепенно специалисты по внедрению в практику новых методов обработки информации, математических моделей и электронной вычислительной техники поняли, что основные трудности здесь в составлении целевых функций, т.е. ясном понимании целей, которые надо достичь. [c.45]

В памяти ЭВМ рассмотренные модели обычно хранятся в векторной форме, т. е. в виде координат совокупности точек, задающих элементы модели. Операции конструирования также вьшолняются над моделями в векторной форме. Наиболее компактна модель в виде совокупности связанных БЭФ, которая преимущественно и используется для хранения и обработки информации об изделиях в системах конструктивной геометрии. [c.146]

Методы вторичной основной) обработки информации в зависимости от общей целевой направленности проводимого исследования могут быть различными. Одной их важнейших задач, наиболее часто решаемых на практике, является задача построения математической модели изучаемого явления, процесса, объекта. Для ее решения с учетом конкретных особенностей данного исследования могут быть использованы разные математические методы. [c.457]

Перейдем теперь к описанию математических моделей измерений, реализуемых при данном способе решения задачи навигации и определения ориентации. Аналогично тому, как это было сделано при формировании моделей движения, здесь также существует два типа моделей модели истинных измерений и бортовые модели, используемые непосредственно для обработки информации. [c.61]

Бортовые модели, используемые для обработки информации, реализуется следующими соотношениями. [c.63]

Такие мероприятия, как разработка моделей и информационных систем технологических процессов ремонта, разработка схем и порядка прохождения и хранения внутренней и внешней информации о качестве ремонта, разработка алгоритмов и программ обработки информации, разработка и внедрение методик прогнозирования качества и другие относят к информационным аспектам управления. [c.81]

Методы машинной обработки информации требуют для обеспечения эффективности решения тех или иных задач на ЭВМ предварительного кодирования данных (см. п. 5). При разработке информационного обеспечения САПР эти вопросы требуют тщательной проработки в части определения перечня кодируемых объектов и знаковых моделей для них. [c.24]

В середине 80-х годов началась разработка ЭВМ пятого поколения на базе сверхбольших интегральных схем (СБИС). Модели машин пятого поколения ориентированы на потоковую архитектуру, на реализацию интеллектуального человеко-машинного интерфейса, обеспечивающего не только системное решение задач, но и способность машины к логическому мышлению, к самообучению, ассоциативной обработке информации и получению логических выводов. Предполагается, что общение человека с ЭВМ будет осуществляться на естественном языке, в том числе и в речевой форме. [c.11]

СистеШ малых ЭВМ (СМ ЭВМ). Это семейство ЭВМ представляет собой агрегатную систему средств, позволяющих комплектовать управляющие вычислительные комплексы с различным составом оборудования. СМ ЭВМ предназначена для построения систем распределенной обработки информации и систем управления объектами в реальном масштабе времени. Модели этого семейства являются проблемно-ориентированными и обладают высокой адаптируемостью к разнообразным задачам пользователя и к разнородным требованиям конкретных применений. [c.100]

Основу определения семантики составляют бинарные отношения и функции доступа. Функции доступа при описании семантики используют задание количественных ограничений (минимальной и максимальной границы). Другие семантические характеристики, такие, как правильность, непротиворечивость и избыточность, задаются программно. Логический доступ к данным обеспечивается посредством программ, реализующих элементарные операции доступа. Удобно, что полная модель семантики данных, включая процедуры обработки информации, может быть формально описана в терминах самой модели. [c.26]

Модели выбора технических средств сбора и обработки информации + -ь + [c.88]

Подсистема REVS обработки и проверки требований состоит из 1) транслятора с языка описаний требований RSL 2) центральной базы данных, содержащей модель проектируемой программной системы 3) автоматизированных средств обработки информации в базе данных. Подсистема REVS имеет оредства машинной графики, позволяющие работать с изображениями потоковых графов, а также обеспечивает динамическое моделирование разрабатываемого ПО, используя для этого имитаторы отдельных компонентов ПО. Такие имитаторы могут [c.39]

Отмеченные недостатки рассмотренных методов вынуждают применить в ИИС подвижных моделей аналого-дискретную (композиционную) форму передачи, представления н обработки информационных сигналов. По своей сути этог метод передачи схож с дискретно-разностным [2], Различие в том, что наряду с дискретными сигналами по линии связи передается также аналоговый сигнал, пропорциональный текущему значению шума квантования [3]. При этом удается в 2—3 раза уменьшить разрядность передаваемого кода по сравнению с цифровыми системами и значительно снизить требования к метрологическим характеристикам блоков нелн-пейиой обработки информации. [c.54]

Алгоритм расчета статистических характеристик. Построение динамической модели технологического процесса статистическими методами требует обработки большого объема информации, получаемой непосредственно в процессе нормального функционирования объекта или при проведении специальных планируемых экспериментов. Ествественно, что для реальных технологических процессов динамические характеристики не остаются неизменными, и они изменяются в связи с изменениями условий ведения процесса, износом оборудования, изменениями жесткости, внешней среды и т. д. В связи с этим решение задач точности и управления на базе динамических моделей может принести максимальную пользу в случае, когда счет и обработка информации, необходимой для построения модели, а также решение задач на базе построенной модели будут осуществляться оперативно, в минимальные сроки. Поэтому во многих отраслях промышленности интенсивно ведутся работы по автоматизации получения реализаций входных и выходных переменных и их обработки. Это, естественно, является оптимальным решением, однако в связи с тем, что таких средств и приборов еще мало, в настоящее время для обработки полученной информации в основном используются универсальные цифровые электронные вычислительные машины (ЦВМ). [c.341]

Модель накопителя неограниченной емкости является идеализацией реальной системы. Однако она может быть принята при анализе надежности, если вероятность цере-полнения реального накопителя мала. В системах обработки информации такая ситуация имеет место, если буферный накопитель может обмениваться информацией со следующим уровнем памяти большой емкости (магнитным барабаном или магнитной лентой). В автоматических станочных линиях накопителем неограниченной емкости можно считать бункер магазинного типа, разгружаемый обслуживающим персоналом при заполнении его выше определенного уровня и вновь пополняемый по мере необходимости за счет изъятых запасов. [c.239]

Поведенческие модели описьшают процессы обработки информации. В инструментальных ASE-системах их представляют в виде граф-схем, диаграмм перехода состояний, таблиц решений, псевдокодов (языков спецификаций), процедурных языков программирования, в том числе языков четвертого поколения. [c.249]

Как строится функциональная модель IDEF/0-модель того или иного процесса состоит из субъектов моделирования ( функций ), потребляющих данные ( вход ) и формирующих данные ( выход ) по определенным правилам ( управление ) и с использованием заданного механизма ( механизм ). В данном случае субъектами модели являются те или иные функции системы обеспечения качества (на более высоком уровне), действия подразделений (на более низком уровне детализации), операции персонала по обработке информации (на уровне детализации, необходимом для автоматизации какого-либо процесса). Входами и выходами субъекта модели являются данные, подлежащие фиксации и хранению, т.е. производственные данные, описывающие субъект моделирования. Входом являются данные, на которые распространяется воздействие функции. Выходом являются модифицированные данные, либо новые данные как результат воз-дейсты1я на исходные данные. Входами и выходами функций могут являться управляющие воздействия на функцию — информация, указывающая функции, что она должна делать, т.е. правила и ограничения при выполнении функции. Управляющей информацией могут служить статусы выполнения производственной операции, признаки прохождения того или иного производственного цикла, признаки наличия той или иной информации и т.п. Механизм выполнения функции определяет, кто и с помощью чего будет выполнять функцию. Механизмами являются физические объекты, например персонал, оборудование, средства связи, программные средства и т.п. [c.274]

Числовое програ.ммное управление обеспечивает необходимые движения рабочих органов станка, цик.ч обработки детали, режимы резания, вспомот агельные функции. Программа работы станка задается в цифровом виде, которая на условном языке (коде) наносится на программоноситель (перфолента, магнитная лента, магнитный диск или вводится в блок магнитной памяти), т. е. вся исходная информация для обрабочки детали преобразовывается в символы и создается числовая модель обработки детали.. В устройстве управления станком эта информация считывается, преобразуется в сигна (ы, управля-ющие исполнительными приводами станка. Станки с числовым программным управлением быстро переналаживаются путем замены программы без смены или перестановки механических элементов станка. [c.412]

Уже перечисленного достаточно, чтобы понять роль и место лазеров на неодимовом стекле в квантовой электронике. Сегодня эти лазеры используются и в мощных лазерных системах, где создаваемые напряженности электрического поля световой волны вполне сравнимы с внутриатомными полями, например в экспериментах по термоядерному синтезу, и в ситуациях, где нужны миниатюрные источники когерентного излучения, например при управлении процессами, обработке информации и т. п. Во многих случаях лазеры на неодимовом стекле, благодаря высокому совершенству активной среды, служат наиболее удобной моделью для проведения разнообразных экспериме тов и исследований в области лазерной физики, оптики лазеров, нелинейной оптики. [c.7]

Так как измерения проводятся с некоторыми ошибками, то естественным подходом к определению ориентации является статистическая обработка измерений. Если на фиксированный момент времени приходится достаточное количество разнообразных измерений, то это позволяет определить ориентацию локальным способом, ничего не зная заранее о движении спутника около центра масс. Но обычно достаточное количество измерений рассредоточено по значительному интервалу времени. В этом случае ориентацию можно определить лишь интегральным способом, используя всю сумму информации для построения какой-то модели движения. В связи с этим велика роль моделей движения спутника около центра масс. В качестве такой модели можно брать невозмущенное движение, дифференциальные уравнения движения и т. п. Алгоритмы статистической обработки информации обычно являются итерационными. Поэтому большую роль играют методы получения нулевого приближения к движению спутника. Это нулевое приближение обычно получается из той же информации, которая в дальнейшем участвует в статистической обработке. Параллельно с определением ориентации возможно определение моментов сил, действующих на спутник. Разработке методов определения ориентации и определению ориентации ряда советских искусственных спутников посвящены работы В. В. Белецкого (1961, 1965, 1967), В. Н. Боровенко (1967), Ю. В. Зонова (1961), В. В. Голубкова (1967), Г. Н. Крылова (1962), Э. К. Лавровского (1967), С. И. Трушина (1967), И. Г. Хацкевича (1967) и другие, среди которых отметим работы, посвященные определению некоторых параметров вращения и ориентации спутников по оптическим наблюдениям за изменением их яркости (В. М. Григоревский, 1961, 1963). [c.295]

Излагаются основы компьютерного синтеза дифракционных оптических элементов (ДОЭ) с широкими функциональными возможностями. Обсуждаются методы получения зонированных пластинок со сложным профилем зон. Значительное внимание уделено математическим моделям и методам расчета ДОЭ геометро-оптическому расчёту, итеративным и градиентным алгоритмам, строгому электромагнитному подходу к расчёту ДОЭ. Рассмотрены различные типы ДОЭ фокусаторы, моданы, формирователи лазерных пучков с инвариантными свойствами, многопорядковые дифракционные решетки, аксиконы и многофокусные линзы. Все эти ДОЭ находят применение в задачах фокусировки ла зерного излучения, в лазерных системах с волоконной и интегральной оптикой, а также в задачах оптической обработки информации. Освещены проблемы дискретизации и квантования в дифракционной оптике и особенности применения различных технологий создания фазового микрорельефа. [c.2]

Различные режимы адресации, используемые в моделях СМ ЭВМ, позволяют повысить производительность обработки информации и преодолеть ограничения, накладывемые малой разрядностью команд. [c.104]

Проектом предусмотрены также требования к техническим средствам информации й их выбор, состав обслуживающего персонала ИВЦ, устройства, необходимые для передачи информации и спецификация основного оборудования, необходимого для системы автоматизированного сбора и обработки информации. Основным оборудованием ИВЦ является агрегатная система средств вычислительной техники (АСВТ) модели М-2000, которая выполняет следующие операции (со скоростью не менее 10 ООО операций в секунду) [c.292]

На этапах проектирования внутримашинной информационной базы данных и алгоритмов обработки информации также целесообразно иметь несколько видов моделей данных для представления структуры информационных единиц и их взаимосвязи (отношений). Например, для сложившейся технологии проектирования баз данных (рис. 2.1) сушественны три уровня представления проектной информации — в форме информационной модели, логической и физической структуры БД. При этом имеется тесная связь. между тремя этапами. [c.32]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...