Contribuţii la achiziţia şi structurarea cunoştinţelor în sisteme inteligente pentru diagnoza defectelor
Abordări aproximative privind alocarea şi încărcarea resurselor pentru SADU
caracterizat cu ajutorul funcţiei snsign, prin:
snsign(a1x1+...+amxm-, 1)=1
şi analog, pentru
H2={(x1,...,xm)Rm a1x1+...+amxm-0}
avem:
spsign(a1x1+...+amxm-, 1)=1.
De asemenea, să remarcăm că distanţa de la origine la un hiperplan:
H: a1x1+...+amxm-=0 este:
dist(0,H)=
2
a ... a m
2
1
3.2.3. Modelul matematic
Să considerăm acum paralelipipedul m-dimensional (conform
noţiunii Coxeter) la momentul t:
[0,k1(t)][0,k2(t)]...[0,km(t)]={(x1,...,xm)x1[0,k1(t)],...,xm[0,km
(t)]} Rm
Considerăm diagonala principală a paralelipipedului:
x1
x
=...= m
k1 (t )
k m (t)
Sau în termeni
x 1 k 1 ( t )
...
, R
parametrici:
x k ( t )
m
m
Vom divide segmentul [0,A], unde 0 reprezintă punctul de origine şi
A(k1(t),...,km(t)) este colţul diagonal al paralelipipedului, în „r”
subintervale I1,...,Ir, corespunzătoare I1=[0,1),...,Ip=[p-1,p),...,Ir=[r1,r].
În reprezentarea noastră, intervalul de notare Ik, k= 1, r reprezintă
diagonala paralelipipedului, împărţită în intervale inegale, funcţie de
modul de reprezentare a stării funcţionale a sistemului. Acest lucru ne
arată că un anumit interval din gradul de încărcare procentuală al unei
resurse corespunde unei anumite stări funcţionale.
95