Multi-state k-out-of-n system model and its applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The binary k-out-of-n system is a commonly used reliability model in engineering practice. Many authors have extended the concept of binary k-out-of-n system to multi-state k-out-of-n systems, but with a limitation that k is assumed to be a constant at all the system levels. In this paper, a new definition of the multi-state k-out-of-n system is presented. Under the proposed definition, maintaining at least a certain system state level may require a different number of components to be at a certain state or above. The multi-state k-out-of-n system model has more complex properties than binary k-out-of-n systems. Increasing and decreasing multi-state k-out-of-n systems are two special types of the multi-state k-out-of-n system. The increasing multi-state k-out-of-n system has the dominant property, and as a result, we can treat it as a binary k-out-of-n system for each fixed required system state level. The decreasing multi-state k-out-of-n system does not belong to the dominant multi-state system group, and consequently, we can not extend all results from the binary k-out-of-n system to it. Examples are given to illustrate that the multi-state k-out-of-n system model can be used to describe various engineering systems.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle