Проверяемый текст
Яркова, Светлана Анатольевна. Формирование информационного базиса автоматизированных систем обучения (Диссертация 2007)
[стр. 87]

Рис.
4.10.
График функции распределения времени выполнения задачи на узле информационно-образовательного кластера Анализируя график функции распределения времени выполнения задачи на узле информационно-образовательного кластера, можно оценить, что данный модуль в среднем потребует 70 минут для изучения.
4.4.
Определение времени реализации процессов контроля знаний, реализуемых в условиях неопределенности В данном параграфе представлены результаты, полученные при адаптивном процессе контроля знаний.
Когда процесс имеет сложный вид
разумно рассматривать нормативное время как случайную величину с конечным математическим ожиданием и дисперсией, описанную подходящей функцией распределения.
Для примера остановимся на изучении одной из алгоритмических
[стр. 109]

разложение функции в ряд Тейлора [53].
Так как в вычислительном отношении данная задача достаточно трудна, дуги сети характеризуются либо экспоненциальным распределением, либо дискретным, что существенно облегчает решение задачи.
В [98] рассматривается численный метод нахождения непрерывной плотности распределения вероятностей выходной величины ГЕРТ-сети при условии, что множество распределений, которыми характеризуются отдельные дуги модели, включает в себя: дискретное, биномиальное, пуассоновское, геометрическое, отрицательное биномиальное, равномерное, экспоненциальное, гаммаи нормальное распределения.
Как правило, предлагаемые методы основаны на переходе от эквивалентной ^-функции ГЕРТ-сети к ее характеристической функции и использовании формулы обращения [99].
3.2.2.
Определение вероятностных нормативных времен для процессов контроля знаний, реализуемых в условиях неопределенности В данном параграфе предлагается алгоритмическая процедура для вычисления математического ожидания и стандартного отклонения нормативного времени, требуемого для выполнения распределенных алгоритмов адаптивного процесса контроля знаний.
Когда процесс имеет сложный вид,
подобный тому, который описан в настоящем разделе ранее, разумно рассматривать нормативное время как случайную величину с конечным математическим ожиданием и дисперсией, описанную подходящей функцией распределения.
Для примера остановимся на изучении одной из алгоритмических
процедур процесса.
Для получения дисперсионных оценок необходимы некоторые предположения, касающиеся стохастических характеристик каждого элемента процесса в стандартных условиях.
Такое описание задачи по 110

[Back]