Logo BSU

  1. Электронная библиотека БГУ
  2. Факультет прикладной математики и информатики
  3. НАУЧНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ФАКУЛЬТЕТА ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ И ИНФОРМАТИКИ
  4. Материалы конференций факультета прикладной математики и информатики
  5. Computer Data Analysis and Modeling
  6. 2019. Computer Data Analysis and Modeling : Stochastics and Data Science
Даты публикации Авторы Заглавия Темы
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/233365
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorKostogryzov, A.
dc.contributor.authorNistratov, A.
dc.contributor.authorNistratov, G.
dc.date.accessioned2019-10-29T12:06:17Z-
dc.date.available2019-10-29T12:06:17Z-
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationComputer Data Analysis and Modeling: Stochastics and Data Science : Proc. of the Twelfth Intern. Conf., Minsk, Sept. 18-22, 2019. – Minsk : BSU, 2019. – P. 203-206.
dc.identifier.isbn978-985-566-811-5
dc.identifier.urihttp://elib.bsu.by/handle/123456789/233365-
dc.description.abstractWhen the requirements to system integrity are not specified (including dangerous manufacture, “smart” equipment, robotic systems, artificial intelligence systems etc.) the questions are appeared: What time can pass before crossing of conditional border of a possible critical loss of integrity? How to define this conditional time border quantitatively (to use preventive countermeasures in real time)? The mathematical approach to solve a problem of predicting mean time before critical integrity losses for complex system, when explicit quantitative requirements to integrity are not specified, is proposed
dc.language.isoen
dc.publisherMinsk : BSU
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
dc.titleProbabilistic data analysis for predicting mean time before critical integrity losses of complex system when explicit quantitative requirements to integrity are not specified
dc.typeconference paper
Располагается в коллекциях:2019. Computer Data Analysis and Modeling : Stochastics and Data Science

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
203-206.pdf378,77 kBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.