
- •1. Построить функции плотности вероятностей диагностического признака для исправного и неисправного состояний.
- •4. Для п. 2,3 рассчитать вероятности пропуска цели и ложной тревоги.
- •5. Результаты вычислений свести в таблицы. Сделать выводы.
- •1. Построить функции плотности вероятностей диагностического признака для исправного и неисправного состояний.
- •5. Результаты вычислений свести в таблицы. Сделать выводы.
- •1. Построить функции плотности вероятностей диагностического признака для исправного и неисправного состояний.
- •5. Результаты вычислений свести в таблицы. Сделать выводы.
- •1. Построить функции плотности вероятностей диагностического признака для исправного и неисправного состояний.
- •4. Результаты вычислений свести в таблицы. Сделать выводы.
- •1. Построить функции плотности вероятностей диагностического признака для исправного и неисправного состояний.
- •5. Результаты вычислений свести в таблицы. Сделать выводы.
- •1. Построить функции плотности вероятностей диагностического признака для исправного и неисправного состояний.
- •5. Результаты вычислений свести в таблицы. Сделать выводы.
- •1. Построить функции плотности вероятностей диагностического признака для исправного и неисправного состояний.
- •5. Результаты вычислений свести в таблицы. Сделать выводы.
- •1. Построить функции плотности вероятностей диагностического признака для исправного и неисправного состояний.
- •5. Результаты вычислений свести в таблицы. Сделать выводы.
- •1. Построить функции плотности вероятностей диагностического признака для исправного и неисправного состояний.
- •5. Результаты вычислений свести в таблицы. Сделать выводы.
- •1. Построить функции плотности вероятностей диагностического признака для исправного и неисправного состояний.
- •4. Результаты вычислений свести в таблицы. Сделать выводы.
- •1. Построить функции плотности вероятностей диагностического признака для исправного и неисправного состояний.
- •5. Результаты вычислений свести в таблицы. Сделать выводы.
- •1. Построить функции плотности вероятностей диагностического признака для исправного и неисправного состояний.
- •5. Результаты вычислений свести в таблицы. Сделать выводы.
- •1. Построить функции плотности вероятностей диагностического признака для исправного и неисправного состояний.
- •5. Результаты вычислений свести в таблицы. Сделать выводы.
- •1. Построить функции плотности вероятностей диагностического признака для исправного и неисправного состояний.
- •5. Результаты вычислений свести в таблицы. Сделать выводы.
- •1. Построить функции плотности вероятностей диагностического признака для исправного и неисправного состояний.
- •5. Результаты вычислений свести в таблицы. Сделать выводы.
- •1. Построить функции плотности вероятностей диагностического признака для исправного и неисправного состояний.
- •5. Результаты вычислений свести в таблицы. Сделать выводы.
1. Построить функции плотности вероятностей диагностического признака для исправного и неисправного состояний.
2. На основе данных о сопротивлении измерительных катушек методом минимального риска отсортировать измерительные устройства на два состояния: – исправное состояние, – неисправное состояние. При этом стоимость ложной тревоги и цена пропуска дефекта соответственно составляют и . Необходимо учесть зону неопределенности: . На графике из п. 1 отобразить граничные значения диагностического признака, а также зону неопределенности.
3. Повторить п. 2 по методу минимакса без учета зоны неопределенности. Привести обоснование количества приближений для расчета граничного значения диагностического параметра.
4. Для п. 3 рассчитать значения вероятностей ложной тревоги и пропуска дефекта. Для п. 2 вычислить средний риск.
5. Результаты вычислений свести в таблицы. Сделать выводы.
ЗАДАНИЕ 2. Линейные методы разделения
После обследования системы по диагностическим признакам X и Y при диагнозах D1 и D2 получены значения указанных признаков (таблица). Требуется построить разделяющую поверхность в пространстве признаков.
Таблица – Значения диагностических признаков
X1 |
Y1 |
X2 |
Y2 |
2,865409 |
2,206942 |
-2,37474 |
-1,72085 |
1,54374 |
1,070659 |
-2,80509 |
-1,5792 |
-0,68091 |
2,646739 |
-2,65186 |
-0,4023 |
-0,52487 |
0,878181 |
-2,6235 |
-0,15675 |
2,452973 |
0,964471 |
-2,99484 |
-1,72719 |
Содержание отчета по заданию 2:
– график с изображением областей диагнозов;
– вычисления по всем приближениям в процессе построения разделяющей поверхности;
– графики разделяющих поверхностей (в случае их отличия от уже построенных);
– график результирующей разделяющей плоскости.
Вариант №16
ЗАДАНИЕ 1. Методы статистических решений.
При диагностировании электромагнитного измерительного устройства установлено, что в 30% случаев выход подобных устройств связаны с неисправностью измерительной катушки. При этом для исправного состояния среднее значение сопротивления катушки составляет , а среднеквадратичное отклонение . В случае наличия недопустимых изменений в измерительном сигнале среднее значение сопротивления составляет , а среднеквадратичное отклонение .
Выполнено измерение сопротивление измерительных катушек чувствительных элементов: , , , , , , , , , .
1. Построить функции плотности вероятностей диагностического признака для исправного и неисправного состояний.
2. На основе данных о сопротивлении измерительных катушек методом минимального количества ошибочных решений отсортировать измерительные устройства на два состояния: – исправное состояние, – неисправное состояние. На графике из п. 1 отобразить граничное значение диагностического признака.
3. Повторить п. 2 по методу Неймана-Пирсона при . Привести обоснование количества приближений для расчета граничного значения диагностического параметра.
4.
Для п. 2, 3 рассчитать значения
вероятностей ложной тревоги и пропуска
дефекта. Для п. 3 построить зависимость
граничного значения параметра от
величины
.
5. Результаты вычислений свести в таблицы. Сделать выводы.
ЗАДАНИЕ 2. Линейные методы разделения
После обследования системы по диагностическим признакам X и Y при диагнозах D1 и D2 получены значения указанных признаков (таблица). Требуется построить разделяющую поверхность в пространстве признаков.
Таблица – Значения диагностических признаков
X1 |
Y1 |
X2 |
Y2 |
2,324446 |
-13,7959 |
1,343742 |
-7,10894 |
1,806972 |
-13,9749 |
2,431891 |
-5,00868 |
1,698698 |
-14,0132 |
2,974657 |
-5,25007 |
1,269154 |
-14,3662 |
0,043978 |
-7,71029 |
2,266932 |
-14,4743 |
0,220091 |
-7,37378 |
Содержание отчета по заданию 2:
– график с изображением областей диагнозов;
– вычисления по всем приближениям в процессе построения разделяющей поверхности;
– графики разделяющих поверхностей (в случае их отличия от уже построенных);
– график результирующей разделяющей плоскости.
Вариант №17
ЗАДАНИЕ 1. Методы статистических решений.
При диагностировании электромагнитного измерительного устройства установлено, что в 7% случаев выход подобных устройств связаны с неисправностью измерительной катушки. При этом для исправного состояния среднее значение сопротивления катушки составляет , а среднеквадратичное отклонение . В случае наличия недопустимых изменений в измерительном сигнале среднее значение сопротивления составляет , а среднеквадратичное отклонение .
Выполнено измерение сопротивление измерительных катушек чувствительных элементов: , , , , , , , , , .