ОБРАБОТКА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ

Результаты любого эксперимента фиксируют в той или иной форме, затем их используют с целью обработки. Операции сбора и обработки в одних случаях могут быть совмещены во времени, в других случаях обработка экспериментальных данных является самостоятельным этапом. Практически совмещенными во времени сбор и обработка данных являются в автоматизированных системах управления научными исследованиями и комплексными испытаниями, проводимыми в реальном масштабе времени. Отдельным этапом работ обработка данных выступает при проведении учебных экспериментов, на этапе обобщения результатов научных исследований, при проведении системного анализа.

Методы обработки экспериментальной информации зависят от того, какова модель, для уточнения которой проводится эксперимент. Фактически обработка экспериментальных данных — это преобразование информации к виду, удобному для использования, перевод результатов наблюдений с языка измерений на язык уточняемой модели. Модель, в свою очередь, может принадлежать к одному из двух типов: классификационным или числовым моделям. Тип моделей зависит от знаний об объекте, для которого строится модель. Знания могут быть как первоначальными, приближенными, так и достаточно полными, хорошо структурированными, хотя и требующими уточнения. Классификационная модель носит качественный характер, хотя в ней могут участвовать и количественные переменные. Например, классифицируют состояние объекта «работоспособен — неработоспособен» по результатам численных измерений параметров объекта. С другой стороны, в числовых моделях часть переменных может измеряться в слабых шкалах. Рассмотрим особенности экспериментальных данных и их обработки для обоих типов моделей.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >