MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2274640552 · doi:10.1049/iet-cta.2014.0879

Delay‐incorporating observability and predictability analysis of safety‐critical continuous‐time systems

2015· article· en· W2274640552 sur OpenAlexafffund
Neda Eskandari, Guy A. Dumont, Z. Jane Wang

Notice bibliographique

RevueIET Control Theory and Applications · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFault Detection and Control Systems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésObservabilityPredictabilityControl theory (sociology)Computer scienceControl engineeringMathematicsControl (management)EngineeringApplied mathematicsStatisticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors suggest a framework for human–automation interaction in safety‐critical continuous systems under shared control and consider continuous‐time linear time‐invariant (LTI) dynamics to formalise our physical models mathematically. Their goal is to determine whether or not a given user‐interface provides the information required for a certain task, under the assumption that the user does not have access to any information beyond what is provided in the display. They identify observability‐based conditions under which a user‐interface provides the user with necessary information to accomplish a given task, formulated as a subset of the state space. They, therefore formulate the novel delay‐incorporating user‐observable subspace, and the delay‐incorporating user‐predictable subspace and compare them with the space spanned by the combination of the states which create the task. They assume the user is a special type of observer, with capabilities corresponding to different levels of knowledge regarding the current user's input and its derivatives. In addition, they consider that state reconstruction and prediction incorporate a processing delay.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIET Control Theory and ApplicationsMême sujetFault Detection and Control SystemsTravaux en français237 207