About: dbkwik:resource/Bt-THNps2Gk6EgX7pXw9gA==   Sponge Permalink

An Entity of Type : owl:Thing, within Data Space : 134.155.108.49:8890 associated with source dataset(s)

AttributesValues
rdfs:label
  • Байесовская теория поиска
rdfs:comment
  • Байесовская теория поиска — применение байесовской статистики к поиску потерянных объектов; использовалась несколько раз, чтобы найти потерянные морские суда, например военный корабль США Скорпион (атомная многоцелевая подводная лодка 589, USS Scorpion). Обычная процедура следующая: Кроме Скорпиона, другие суда, обнаруженные в соответствии с байесовской теорией поиска включают «Дербишир (Derbyshire)», наибольшее британское судно когда-либо потерянное в море, и «Центральная Америка». Теория также оказалось успешной в поиске потерянной водородной бомбы после известного инцидента в Испании.
dcterms:subject
dbkwik:ru.science/...iPageUsesTemplate
abstract
  • Байесовская теория поиска — применение байесовской статистики к поиску потерянных объектов; использовалась несколько раз, чтобы найти потерянные морские суда, например военный корабль США Скорпион (атомная многоцелевая подводная лодка 589, USS Scorpion). Обычная процедура следующая: 1. * Формулируют множество гипотез о том, что случилось с судном. 2. * Для каждой гипотезы строят соответствующее распределение вероятности для местоположения судна 3. * Строят распределение вероятности для реального обнаружения объекта в месте X, если он действительно находится в месте X. В океанском поиске, вероятность - обычно функция глубины; в мелкой воде, ваши возможности на обнаружение объекта являются хорошими, если Вы смотрите в правильном месте. В глубоководном месте ваши возможности уменьшаются. 4. * Объединяют вышеупомянутая информация когерентно, чтобы произвести полное распределение вероятности. (Обычно это просто означает умножать эти два распределения вместе.) Это дает вероятность обнаружения судна, заглядывая в место X, для всех возможных мест X. (Это походит на контурную карту вероятности.) 5. * Строят путь поиска, который начинается в пункте самой высокой вероятности и 'просматривает' по высоким областям вероятности, затем соседние вероятности по направлению к низким вероятностям. 6. * Пересматривают все вероятности непрерывно, как Вы ищете, то есть если Вы искали место X тогда вероятность, что судно является, там очень уменьшается (хотя не обычно ноль), и вероятности всех других местоположений должны быть увеличена. Процесс пересмотра сделан, используя теорему Байеса. Преимущества байесовского метода состоят в том, что вся доступная информация используется когерентно (то есть в замкнутой манере), и метод автоматически производит оценки стоимости, для данной вероятности успеха. Таким образом, даже прежде, чем каждый начинает искать, можно сказать кое-что как «есть 65%-ый шанс на обнаружение этого в 5-дневном поиске. Вероятность повысится к 90 % после 10-дневного поиска и 97 % после 15 дневного» или некоторого подобного утверждения. Таким образом финансовая жизнеспособность поиска может быть оценена заранее. Кроме Скорпиона, другие суда, обнаруженные в соответствии с байесовской теорией поиска включают «Дербишир (Derbyshire)», наибольшее британское судно когда-либо потерянное в море, и «Центральная Америка». Теория также оказалось успешной в поиске потерянной водородной бомбы после известного инцидента в Испании. Байесовская теория поиска включена в CASP (Computer Assisted Search Program) миссию планирующего программного обеспечения, используемую Береговой охраной США для поиска и спасения. Эта программа была позже приспособлена к внутреннему поиску, с добавлением ландшафта и скрывающих факторов земли для использования Воздушными силами и Гражданским воздушным патрулём США.
Alternative Linked Data Views: ODE     Raw Data in: CXML | CSV | RDF ( N-Triples N3/Turtle JSON XML ) | OData ( Atom JSON ) | Microdata ( JSON HTML) | JSON-LD    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 07.20.3217, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Standard Edition
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2012 OpenLink Software