Multi-state k-out-of-n system model and its applications
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».