W artykule przedstawiono analizę możliwości szacowania parametrów mieszanin rozkładów prawdopodobieństwa za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Zawarto charakterystykę mieszanin rozkładów oraz metodyki przeprowadzonych badań. Omówiono sposób budowy wykorzystywanych sieci neuronowych, a także uzyskane wyniki, które potwierdzają możliwość wykorzystania opracowanych narzędzi do rozwiązania rozpatrywanego problemu.
EN
The paper presents the analysis of the possibilities of estimating distributions mixtures parameters with the use of artificial neural networks. The characteristics of the distributions mixtures as well as the conducted research method presentation were included. The description of how the neural networks had been built was shown. The obtained results, presented in the paper, give the reasons for using the developed tools for solving the considered problem.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
W artykule przedstawiono metody wyznaczania średniego prawdopodobieństwa nieprawidłowego funkcjonowania (PFD – Probability of Failure on Demand) układów systemu zabezpieczeń przyjmując, że posiadają one elementarne struktury niezawodnościowe typu k z n. Uzyskane wg normy EN 61508 wyniki porównano z obliczeniami tych układów zakładając proces ich uszkodzeń i odnów jako proces Markowa.
EN
The methods of evaluation of the Probability of Failure on Demand (PFD) of safety systems were presented in the paper, assuming that the safety systems may be represented by the k out of n reliability structures. The results of the calculations obtained according to EN 61508 were compared with another results, this time obtained from the calculations done for these systems assuming that their failure-and-renewal process is a Markov process.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.