RU2420802C2 - Инструментально-моделирующий комплекс для исследования регенерирующих процессов с дискретным временем на основе процедуры отрицательного выбора - Google Patents
Инструментально-моделирующий комплекс для исследования регенерирующих процессов с дискретным временем на основе процедуры отрицательного выбора Download PDFInfo
- Publication number
- RU2420802C2 RU2420802C2 RU2008146831/08A RU2008146831A RU2420802C2 RU 2420802 C2 RU2420802 C2 RU 2420802C2 RU 2008146831/08 A RU2008146831/08 A RU 2008146831/08A RU 2008146831 A RU2008146831 A RU 2008146831A RU 2420802 C2 RU2420802 C2 RU 2420802C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- output
- input
- control
- unit
- information
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Feedback Control In General (AREA)
- Measuring Volume Flow (AREA)
Abstract
Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике и может быть использовано для статистической оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов посредством аппаратной реализации процедуры отрицательного отбора, основанной на применении алгоритма обнаружения аномалий искусственной иммунной системы. Техническим результатом является увеличение числа охватываемых ситуаций составного воздействия на моделируемый объект дестабилизирующих факторов. Устройство содержит блок синхронизации, генератор многомерных последовательностей, блоки сопряжения, коммутаторы, счетчики числа переключений, блоки контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей, блоки управления памятью, блоки памяти. 3 ил., 1 табл.
Description
Инструментально-моделирующий комплекс (ИМК) для исследования регенерирующих процессов с дискретным временем относится к автоматике и вычислительной технике и может быть использован для решения исследовательских и прикладных научно-технических задач [1, 2], основанных на принципах иммунологии. К рассматриваемым средствам и методам относят [3, 4]: искусственные иммунные системы, системы, основанные на принципах иммунитета, иммунологические вычисления. Областью применения, относимой в целом к функциональным задачам оснащаемого посредством данного ИМК интеллектуального стенда с использованием специального языка схем радикалов [5], преимущественно являются модели, представленные [3: С.11, 12, 297, 298].
В данном ИМК для исследования регенерирующих процессов с дискретным временем может быть в принципе использован базовый метод статистической оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов [6] посредством аппаратной реализации процедуры отрицательного отбора [3], основанной на применении алгоритма обнаружения аномалий искусственной иммунной системы [3].
В математической кибернетике известны устройства, позволяющие осуществить различные по своей природе физические реализации неформальных моделей интеллектуальной обработки данных [5, 11].
На практике наиболее распространенной является задача идентификации с применением вероятностных систем распознавания, что позволяет обеспечить реализацию в процессе идентификации, в т.ч. и при моделировании распознавания, ряда возможностей метода статистических испытаний, в нашем случае - с использованием т.н. регенеративных моделей [7].
Известны принципы функционирования и некоторые свойства многоканального устройства матричной структуры с обратной связью.
Данная матрица с обратной связью представляет собой устройство типа матрицы Штайнбуха [8], в которой между горизонтальными и вертикальными линейками образована обратная связь через блок нормирования. Наличие итеративного процесса позволяет использовать указанную матрицу с обратной связью в качестве генератора многомерных последовательностей.
Получение последовательности с заданными характеристиками может быть обеспечено путем подбора состава элементов матрицы и совокупности стартовых сигналов. Такая ассоциация позволит обеспечить не только произвольную гибкую перестройку связей в модели, но и организовать моделирование процедуры распознавания сложного динамического объекта (СДО) в рамках структуры без увеличения числа и сложности связей.
Однако при использовании указанного средства как эталона для логических систем распознавания в составе многоканального устройства матричной структуры с обратной связью при моделировании процесса идентификации СДО в практике, как правило, используемые характеристики априорных данных не являются достаточными для последующей оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов [9].
Наиболее близким по назначению и технической сущности является устройство для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей [10], обеспечивающее функциональное диагностирование контролируемых многоканальных преобразователей; устройство содержит блок выявления неисправности преобразователей, блок вычисления характеристик преобразователей, инвертор и коммутатор, подключенные к преобразователям.
В числе основных недостатков искомого средства, применимого в принципе при создании инвариантных к помехам линейных преобразователей, - это охват небольшого числа возможных ситуаций сложного (составного) воздействия на моделируемый объект в рамках интеллектуального стенда с фиксированной точностью оценки временных параметров исследуемого процесса внешними средствами, которые не позволяют производить моделирование с требуемым качеством в случае возникновения явлений, близких к статистически необратимым преобразованиям [7].
Основной задачей изобретения является создание комплексного устройства, позволяющего увеличить число охватываемых ситуаций сложного (составного) воздействия на моделируемый объект дестабилизирующих факторов посредством применения каскада фрагментов оснащаемого интеллектуального стенда, в т.ч. блоков памяти и др., с использованием многоканального устройства матричной структуры с обратной связью, а также устройства Титова В.Б. для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей.
Поставленная цель достигается тем, что при моделировании процедуры распознавания сложного динамического объекта в устройство дополнительно введены блок синхронизации, блоки сопряжения, генератор многомерных последовательностей, коммутаторы, счетчики числа переключений субблока выявления неисправностей, блоки памяти и управления ими, а также новые связи между указанным оснащением каскада, соответствующие функциональные связи.
Инструментально-моделирующий комплекс для исследования регенерирующих процессов с дискретным временем, содержащий генератор многомерных последовательностей, блоки управления памятью, блоки памяти, блоки контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей, с дополнительно введенными блоком синхронизации, блоками сопряжения, коммутаторами, блоками управления памятью, блоками памяти, счетчиками числа переключений субблока выявления неисправностей, включает в своем составе:
- блок синхронизации 1, имеющий управляющий вход и выход, выход блока синхронизации 1 подключен к управляющему входу блока сопряжения 3, к управляющему входу блока сопряжения 4, к управляющему входу блока сопряжения 5;
- генератор многомерных последовательностей 2, выполненный в виде многоканального устройства матричной структуры с обратной связью, имеющий управляющий вход, 2n информационных входов и 2n информационных выходов, информационные выходы которого соответствуют информационным входам блока сопряжения 5;
- блок сопряжения 3, имеющий 2 входа и 1 выход, управляющий вход блока сопряжения 3 соединен с выходом блока синхронизации 1, информационный вход блока сопряжения 3 соединен с внешним дополнительным информационным каналом интеллектуального стенда, выход блока сопряжения 3 соединен с 1 входом блока коммутации 6;
- блок сопряжения 4, имеющий 2 входа и 1 выход, управляющий вход блока сопряжения 4 соединен с выходом блока синхронизации 1, информационный вход блока сопряжения 4 соединен с внешним основным информационным каналом интеллектуального стенда, выход блока сопряжения 4 соединен со 2 входом блока коммутации 6 и с 1 входом блока коммутации 7;
- блок сопряжения 5, имеющий управляющий вход, 2n информационных входов и выход, управляющий вход блока сопряжения 5 соединен с выходом блока синхронизации 1, информационные входы которого соответствуют информационным выходам генератора многомерных последовательностей, выход которого подключен к входу 2 коммутатора 7;
- коммутатор 6, имеющий 2 управляющих входа, 2 информационных входа и выход, управляющий вход 2 подключен к выходу 1 счетчика числа переключений 8, информационный вход 1 подключен к выходу блока сопряжения 3, информационный вход 2 подключен к выходу блока сопряжения 4, выход блока коммутации 6 соединен со входом блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 9;
- коммутатор 7, имеющий 3 управляющих входа, 2 информационных входа и выход, управляющий вход 2 подключен к выходу 1 счетчика числа переключений 11, управляющий вход 3 подключен к выходу 2 счетчика числа переключений 8, информационный вход 1 подключен к выходу блока сопряжения 4, информационный вход 2 подключен к выходу блока сопряжения 5, выход блока коммутации 7 соединен со входом блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 10;
- счетчик числа переключений 8, имеющий 2 управляющих входа и 3 выхода, управляющий вход 1 счетчика числа переключений 8 подключен к выходу 1 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 9, выход 1 соединен с управляющим входом 2 блока коммутации 6, выход 2 соединен с управляющим входом 3 блока коммутации 7, выход 3 соединен с управляющим входом блока управления памятью 12;
- блок контроля и линеаризации передаточных характеристик 9, имеющий вход и 2 выхода, вход соединен с выходом блока коммутации 6, выход 1 соединен со входом счетчика числа переключений 8, выход 2 соединен с информационным входом блока управления памятью 12;
- блок контроля и линеаризации передаточных характеристик 10, имеющий вход и 2 выхода, вход соединен с выходом блока коммутации 7, выход 1 соединен со входом счетчика числа переключений 11, выход 2 соединен с информационным входом блока управления памятью 13;
- счетчик числа переключений 11, имеющий 2 управляющих входа и 2 выхода, управляющий вход 1 счетчика числа переключений 11 подключен к выходу 1 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 10, выход 1 соединен с управляющим входом 2 блока коммутации 7, выход 2 соединен с управляющим входом блока управления памятью 13;
- блок управления памятью 12, имеющий управляющий и информационный входы, выход, управляющий вход соединен с выходом 2 счетчика числа переключений 8, информационный вход соединен с выходом 2 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 9, выход подключен ко входу блока памяти 14;
- блок управления памятью 13, имеющий управляющий и информационный входы, выход, управляющий вход соединен с выходом 2 счетчика числа переключений 11, информационный вход соединен с выходом 2 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 10, выход подключен ко входу блока памяти 15;
- блоки памяти 14 и 15, соответственно, подключены к выходам блоков управления памятью 12 и 13.
В научно-технической литературе не обнаружено технических решений с указанными существенными признаками, что позволяет сделать вывод о его новизне. Не были обнаружены и устройства, в которых поставленная цель достигалась бы всей вновь введенной совокупностью существенных признаков, что позволяет сделать вывод об изобретательском уровне предложения.
Устройство поясняется чертежами, где на фиг.1 представлена схема применения в каскаде счетчиков числа переключений субблока выявления неисправностей устройства для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей, блоков управления памятью и блоков памяти. На фиг.2 и 3, соответственно, представлено исполнение устройства для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей и многоканального устройства матричной структуры с обратной связью.
Инструментально-моделирующий комплекс для исследования регенерирующих процессов с дискретным временем на основе процедуры отрицательного отбора работает следующим образом:
предполагается два режима функционирования устройства в целом - без активации (автономный) и с активацией оперативного режима;
предполагается, что в начальном состоянии первого режима генератор многомерных последовательностей 2 и коммутатор 7 отключены, счетчики числа переключений 8 и 11 по вторым управляющим входам обнулены, на вход коммутатора 6 поступает внешний сигнал через блок сопряжения 4, на вход блока контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 9 поступает сигнал через коммутатор 6;
предполагается, что в начальном состоянии производного оперативного режима счетчик числа переключений 8 обнулен (по превышению порога срабатывания), коммутатор 7 включен и на его вход поступает внешний сигнал через блок сопряжения 4, на вход коммутатора 6 поступает внешний сигнал через блок сопряжения 3; при активации данного режима задействуется также и генератор многомерных последовательностей 2;
в случае повторного превышения порога срабатывания счетчика числа переключений 8 после активации оперативного режима, либо превышения порога срабатывания счетчика числа переключений 11 происходит останов ИМК и задача обнаружения (идентификации) на данном этапе считается выполненной.
В частности, как для автономного, так и оперативного режимов работы ИМК обеспечивает - соответственно, задействование по отношению к внешнему (по основному или дополнительному каналу) сигналу, через блок сопряжения и коммутатор - функционирование интеллектуального стенда в целом по штатному режиму работы устройства Титова В.Б. для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей, см. фиг.2 [9, 10]; нештатный режим работы устройства для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей является ключевым по функциональному предназначению предлагаемого устройства, переход в который (режим работы) происходит после превышения порогового числа срабатывания счетчика числа переключений путем подачи управляющего сигнала со счетчика числа срабатываний на вход блока коммутации; искомыми выходными данными для блоков памяти являются показания блоков контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей.
Таким образом, о наличии угроз и уровне опасности в среде функционирования надсистемы представляется возможным судить по степени проявления искомого свойства в процессе функционирования описанного каскада, обеспечивающего расширение функциональных возможностей и сравнительную гибкость (охват большего числа возможных ситуаций сложного (составного) воздействия на моделируемый объект в рамках интеллектуального стенда) с фиксированным временем исследования процесса внешними средствами, с требуемым качеством в случае возникновения явлений, близких, по сути, к статистически необратимым преобразованиям [7].
Так, опасности функционирования проявляются при возникновении дестабилизирующих факторов в ходе выполнения отдельных и конкретных функциональных операций ряда разрабатываемых комплексов [1, 2]. По мере накопления информации о дестабилизирующих факторах, возникших в ходе таковых операций, появляется актуальная возможность оценивания показателя частоты дестабилизирующих факторов по накопленным статистическим данным.
Под статистической оценкой показателя частоты воздействия понимается числовое значение данного показателя, вычисленное по результатам наблюдений за указанными операциями.
Последовательность {Xn, n>1} случайных векторов размерности К является регенерирующим процессом, если существует возрастающая последовательность 1<β1<β2<… случайных дискретных моментов времени, называемых моментами регенерации, такая, что развитие процесса, начиная с каждого из этих моментов, определяется теми же вероятностными законами, что и в момент β1.
Это означает, что между любыми двумя последовательными моментами регенерации, например βj и βj+1, часть процесса {Xn, βj≤n<βj+1} является независимой «вероятностной копией» части процесса между любыми двумя другими последовательными моментами регенерации. Однако для части процесса, заключенной между моментом 1 и моментом β1, хотя и независимой от остальных частей, допускается отличие от них по распределению. Часть процесса {Xn, βj≤n<βj+1} будем называть j-м циклом.
На примере систем массового обслуживания для Xn=Wn, моментами регенерации {βj, j≥1}являются порядковые номера тех требований, которые в момент прибытия застают обслуживающее устройство свободным. Поскольку представляющие интерес в практике случаи регенерирующих моделей в представленной формулировке имеют стационарные распределения, возможно обеспечить оценку искомых характеристик.
Пусть f будет «хорошей» функцией от К аргументов, принимающей действительные значения, и предположим, что цель моделирования состоит в оценке значения r=Е{F(Х)}.
(«хорошие» - т.н. измеримые функции, и в действительности они включают все функции, представляющие практический интерес).
Соответствующим выбором функции f можно оценить широкий ряд стационарных характеристик, представляющих практический интерес.
Если f(x)=х для всех х, то r=Е{F(Х)}=E{X}.
Таким образом, оценивание r эквивалентно оцениванию Е{Х).
Если f(x)=х2, то r=Е{Х2};
r равно средней длине случайного вектора Х в пространстве размерности К.
Рассмотрим следствия регенерации, которые используются при получении доверительного интервала для r.
Пусть
т.е. Yj является суммой значений f(Xi) на j-м цикле.
Последовательность состоит из независимых и одинаково распределенных случайных векторов.
Если
E{|f(X)|}<∞
то
В качестве практически возможного к реализации использован подход, представляющий собой метод статистической оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов [6: с.235-243].
В частности, в качестве примера приведем в табл. значения требуемого числа операций, подряд проведенных без возникновений искомого воздействия [6]:
| Табл. | ||||||
| m | 0,1 | 10-2 | 10-3 | 10-4 | 10-5 | 10-6 |
| n | 22 | 229 | 2301 | 23025 | 230257 | 2302584 |
Принципы работы заявленного ИМК, реализующего оснащение интеллектуального стенда посредством аппаратной реализации процедуры отрицательного отбора, основанной на применении алгоритма обнаружения аномалий искусственной иммунной системы, сводятся к реализации принципа неокончательного принятия решения при оценке ожидаемого воздействия путем подсчета числа переключений субблока выявления неисправностей.
Указанный пример был приведен в числе возможных предпосылок и вариантов статистической оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов посредством предложенного ИМК. И представляется очевидным, что в предпочтительных вариантах выполнения могут быть сделаны изменения и модификации, не выходящие из объема настоящего изобретения, с использованием большего числа уже описанных в формуле однотипных фрагментов каскада при сопряжении многоканальных преобразователей, а также посредством применения ряда иных во многом сходных статистических методов.
Прикладные исследования были выполнены при частичной поддержке Федерального агентства по науке и инновациям совместно с Советом по грантам Президента Российской Федерации по итогам конкурса 2008 года на соискание грантов Президента России для поддержки молодых российских ученых - кандидатов наук и их научных руководителей, область знаний - "Военные и специальные технологии" (МК-11.2008.10).
Источники информации
1. Васильев В.А., Мухин В.И. Стратегическая оборонная инициатива и эшелонированная противоракетная оборона США. - М., МО СССР, 1990.
2. Канащенков А.И., Меркулов В.И., Самарин О.Ф. Облик перспективных бортовых радиолокационных систем. Возможности и ограничения. - М.: ИПРЖР, 2002.
3. Искусственные иммунные системы и их применение / Под ред. Д.Дасгупты. Пер. с англ. под ред. А.А.Романюхи. - М.: Физматлит, 2006.
4. Полоус А.И., Волков А.Г. Интеллектуальные методы и модели диагностирования РТС.- М.: ВА РВСН имени Петра Великого, 2005.
5. Язык схем радикалов. Методы и алгоритмы. / Под ред. А.В.Чечкина и А.В.Рожнова. - М.: Радиотехника, 2008.
6. Электромагнитная совместимость и имитационное моделирование инфокоммуникационных систем. - М.: Радио и связь, 2002.
7. М.Крэйн, О.Леуман. Введение в регенеративный метод анализа моделей. М.: Наука, 1982.
8. Акопян Р.А., Агамалова М.А. Обучаемая матрица. Авт.свид. №262494. "Открытия, изобретения, промышленные образцы, товарные знаки", 1969, №6.
9. Патент РФ на полезную модель №61044.7 MПК G05B 23/02. Устройство для моделирования процедуры распознавания СДО. Рожнов А.В., Бурлака А.И., Кублик Е.И., Белавкин П.А., Щитов А.Ю. Приор. от 16.11.06 г. Зарег. в Гос. реестре изобретений РФ 10.02.07.
10. Авт. свидетельство СССР №1675854, кл. G05В 23/02. Устройство Титова В.Б. для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей. Титов В.Б., Русинов К.А., 1989.
11. Радченко А.Н. Моделирование основных механизмов мозга. Л.: Наука, 1968.
Claims (1)
- Инструментально-моделирующий комплекс для исследования регенерирующих процессов с дискретным временем, содержащий генератор многомерных последовательностей, блок управления памятью, блок памяти, блок контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей, отличающийся тем, что в устройство дополнительно введены блок синхронизации, блоки сопряжения, коммутаторы, блоки управления памятью, блоки памяти, счетчики числа переключений субблока выявления неисправностей, блок синхронизации 1, имеющий управляющий вход и выход, выход блока синхронизации 1 подключен к управляющему входу блока сопряжения 3, к управляющему входу блока сопряжения 4, к управляющему входу блока сопряжения 5, генератор многомерных последовательностей 2, выполненный в виде многоканального устройства матричной структуры с обратной связью, имеющий управляющий вход, 2n информационных входов и 2n информационных выходов, информационные выходы которого соответствуют информационным входам блока сопряжения 5, блок сопряжения 3, имеющий 2 входа и 1 выход, управляющий вход блока сопряжения 3 соединен с выходом блока синхронизации 1, информационный вход блока сопряжения 3 соединен с внешним дополнительным информационным каналом интеллектуального стенда, выход блока сопряжения 3 соединен с 1 входом блока коммутации 6, блок сопряжения 4, имеющий 2 входа и 1 выход, управляющий вход блока сопряжения 4 соединен с выходом блока синхронизации 1, информационный вход блока сопряжения 4 соединен с внешним основным информационным каналом интеллектуального стенда, выход блока сопряжения 4 соединен со 2 входом блока коммутации 6 и с 1 входом блока коммутации 7, блок сопряжения 5, имеющий управляющий вход, 2n информационных входов и выход, управляющий вход блока сопряжения 5 соединен с выходом блока синхронизации 1, информационные входы которого соответствуют информационным выходам генератора многомерных последовательностей, выход которого подключен к входу 2 коммутатора 7, коммутатор 6, имеющий 2 управляющих входа, 2 информационных входа и выход, управляющий вход 2 подключен к выходу 1 счетчика числа переключений 8, информационный вход 1 подключен к выходу блока сопряжения 3, информационный вход 2 подключен к выходу блока сопряжения 4, выход блока коммутации 6 соединен со входом блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 9, коммутатор 7, имеющий 3 управляющих входа, 2 информационных входа и выход, управляющий вход 2 подключен к выходу 1 счетчика числа переключений 11, управляющий вход 3 подключен к выходу 2 счетчика числа переключений 8, информационный вход 1 подключен к выходу блока сопряжения 4, информационный вход 2 подключен к выходу блока сопряжения 5, выход блока коммутации 7 соединен со входом блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 10, счетчик числа переключений 8, имеющий 2 управляющих входа и 3 выхода, управляющий вход 1 счетчика числа переключений 8 подключен к выходу 1 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 9, выход 1 соединен с управляющим входом 2 блока коммутации 6, выход 2 соединен с управляющим входом генератора многомерных последовательностей 2 и с управляющим входом 3 блока коммутации 7, выход 3 соединен с управляющим входом блока управления памятью 12, блок контроля и линеаризации передаточных характеристик 9, имеющий вход и 2 выхода, вход соединен с выходом блока коммутации 6, выход 1 соединен со входом счетчика числа переключений 8, выход 2 соединен с информационным входом блока управления памятью 12, блок контроля и линеаризации передаточных характеристик 10, имеющий вход и 2 выхода, вход соединен с выходом блока коммутации 7, выход 1 соединен со входом счетчика числа переключений 11, выход 2 соединен с информационным входом блока управления памятью 13, счетчик числа переключений 11, имеющий 2 управляющих входа и 2 выхода, управляющий вход 1 счетчика числа переключений 11 подключен к выходу 1 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 10, выход 1 соединен с управляющим входом 2 блока коммутации 7, выход 2 соединен с управляющим входом блока управления памятью 13, блок управления памятью 12, имеющий управляющий и информационный входы, выход, управляющий вход соединен с выходом 2 счетчика числа переключений 8, информационный вход соединен с выходом 2 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 9, выход подключен ко входу блока памяти 14, блок управления памятью 13, имеющий управляющий и информационный входы, выход, управляющий вход соединен с выходом 2 счетчика числа переключений 11, информационный вход соединен с выходом 2 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 10, выход подключен ко входу блока памяти 15, блоки памяти 14 и 15 соответственно подключены к выходам блоков управления памятью 12 и 13.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2008146831/08A RU2420802C2 (ru) | 2009-02-13 | 2009-02-13 | Инструментально-моделирующий комплекс для исследования регенерирующих процессов с дискретным временем на основе процедуры отрицательного выбора |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2008146831/08A RU2420802C2 (ru) | 2009-02-13 | 2009-02-13 | Инструментально-моделирующий комплекс для исследования регенерирующих процессов с дискретным временем на основе процедуры отрицательного выбора |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2008146831A RU2008146831A (ru) | 2010-08-20 |
| RU2420802C2 true RU2420802C2 (ru) | 2011-06-10 |
Family
ID=44736866
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2008146831/08A RU2420802C2 (ru) | 2009-02-13 | 2009-02-13 | Инструментально-моделирующий комплекс для исследования регенерирующих процессов с дискретным временем на основе процедуры отрицательного выбора |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2420802C2 (ru) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2485583C1 (ru) * | 2012-01-25 | 2013-06-20 | Федеральное государственное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого МО РФ | Устройство для моделирования многоканальных преобразователей |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2530222C1 (ru) * | 2013-02-12 | 2014-10-10 | Российская Федерация, от имени которой выступает Министерство обороны РФ | Устройство для моделирования двухканальных преобразователей |
| CN114113981B (zh) * | 2021-11-23 | 2024-09-24 | 杭州长川科技股份有限公司 | 时间参数的测量方法、时间参数测量电路及系统 |
-
2009
- 2009-02-13 RU RU2008146831/08A patent/RU2420802C2/ru not_active IP Right Cessation
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2485583C1 (ru) * | 2012-01-25 | 2013-06-20 | Федеральное государственное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого МО РФ | Устройство для моделирования многоканальных преобразователей |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2008146831A (ru) | 2010-08-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Wang et al. | Hybrid methodology for tuberculosis incidence time-series forecasting based on ARIMA and a NAR neural network | |
| Lee | Consistency and efficiency of least squares estimation for mixed regressive, spatial autoregressive models | |
| Billings et al. | Piecewise linear identification of non-linear systems | |
| Tyrcha et al. | The effect of nonstationarity on models inferred from neural data | |
| Krumin et al. | Generation of spike trains with controlled auto-and cross-correlation functions | |
| Fischer et al. | Adversarial resilience learning-towards systemic vulnerability analysis for large and complex systems | |
| RU2420802C2 (ru) | Инструментально-моделирующий комплекс для исследования регенерирующих процессов с дискретным временем на основе процедуры отрицательного выбора | |
| Meera et al. | Free energy principle based state and input observer design for linear systems with colored noise | |
| Abdufattokhov et al. | Stochastic approach for system identification using machine learning | |
| Bantan et al. | Predictive modeling of the COVID-19 data using a new version of the flexible Weibull model and machine leaning techniques | |
| RU2485583C1 (ru) | Устройство для моделирования многоканальных преобразователей | |
| Trigeassou et al. | Automatic initialization of the Caputo fractional derivative | |
| RU141445U1 (ru) | Инструментально-моделирующий комплекс исследования процессов управления и диспозиции сложного динамического объекта в группе | |
| Zuo et al. | Particle filter for nonlinear systems with multi-sensor asynchronous random delays | |
| RU2530222C1 (ru) | Устройство для моделирования двухканальных преобразователей | |
| RU61044U1 (ru) | Устройство для моделирования процедуры распознавания сложного динамического объекта | |
| Aboueldahab et al. | Identification and adaptive control of dynamic nonlinear systems using sigmoid diagonal recurrent neural network | |
| CN115600352A (zh) | 故障检测方法、装置、电子设备和可读存储介质 | |
| RU159360U1 (ru) | Информационно-аналитическая система исследования возможностей деэскалации конфликта в изменяющихся условиях многостороннего переговорного процесса | |
| Acharya | Coarse-graining autonomous ODE systems by inducing a separation of scales: practical strategies and mathematical questions | |
| SCHAAF | Developing and using cognitive task typologies | |
| CN114692903A (zh) | 用于设备故障检测的方法及终端设备 | |
| Kozłowski | Identification of linear system in random time | |
| RU113035U1 (ru) | Имитатор для отладки информационных каналов связи цифровых управляющих систем | |
| Le Caillec | Hypothesis testing for nonlinearity detection based on an MA model |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FZ9A | Application not withdrawn (correction of the notice of withdrawal) |
Effective date: 20101227 |
|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20110214 |