Cтраница 1
Помехоустойчивые алгоритмы, рассмотренные в гл. Статистической оценкой полезного сигнала является некоторая функция от полученных измерений и ( t) g [ z ( f, причем ар - умент t может быть непрерывным и дискретным. [1]
В ИнЭУМе ведутся работы по созданию помехоустойчивых алгоритмов для обработки некоторых биомедицинских кривых, существенных при решении задач диагностики критических состояний. Изучение ряда задач прогнозирования состояний позволило выделить группу кривых, синхронная расшифровка которых позволяет определять и контролировать важнейшие параметры, нужные для алгоритмов прогнозирования. [2]
Решение задачи построения помехоустойчивого алгоритма может быть обеспечено усилением роли статистической обработки исходной ( тренировочной) информации. [3]
В § 6.6 отмечалось, что придание измерительной аппаратуре помехоустойчивых свойств основано на различных свойствах полезного сигнала и помехи. Еажно, чтобы различие в свойствах полезных сигналов и помех исюльзовать наиболее полно. В данной главе рассматриваются помехоустойчивые алгоритмы для тех случаев, когда полезный сигнал является постоянным или квазипостоянным во времени. [4]
Для создания этих прикладных программ были использованы методы статистической оценки, достоверности выводов по результатам контроля, а так-же данные, полученные в условиях сильного влияния на конечный результат посторонних факторов внешнего воздействия. Необходимость применения таких методов оценки возникает также в тех случаях, когда отсутствие абсолютной достоверности исследуемых данных но результатам эксперимента ( вероятность присутствия и исследуемой выборке разного рода искажений) приводит к нарушению исходных предположений относительно вида распределении измеренных физических величин. Таким образом, для надежной работы СУБД необходимо проводить статистическую обработку поступающей информации по помехоустойчивым алгоритмам. [5]
Имеет место парадокс: при проектировании крупных месторождений ( 2000 - 5000 скважин) использование пакета ECLIPSE или его аналогов приводит к увеличению времени проектирования. Причиной является громоздкость программ, несоответствие выходных форм требованиям ЦКР, отсутствие необходимого объема исходных данных для моделирования. Поэтому в институте созданы программы обработки информации с помехоустойчивыми алгоритмами, использование которых помогает оптимизировать вычислительный эксперимент на западных моделях и подобрать устойчивые решения при неполной и зашумленной исходной информации. Комплексная технология проектирования разработки нефтяных месторождений является важнейшим элементом долговременного системного мониторинга разработки месторождений. [6]
В частности, неустойчивость проявляется в условиях малых выборок, когда в координатах метода удается спрямить только небольшой участок КВД. Последнее может быть связано, например, с тем, что не удается обеспечить стационарный режим работы скважин, окружающих исследуемую, на весь период проведения исследования. Изменения режимов работы скважин ближайшего окружения приводят к появлению дефектных участков КВД, которые следует исключить из анализа. Очень часто приходится также обрабатывать так называемые недовосстановленные КВД, полученные в экспериментах, прерванных по техническим причинам или же из-за желания уменьшить потери нефти вследствие простоя скважины. Поэтому, обязательным этапом обработки КВД является проверка полученных результатов на устойчивость. В связи с этим были разработаны помехоустойчивые алгоритмы обработки данных ГДИС, позволяющие исследовать рассчитанные фильтрационные параметры на устойчивость. [7]