Полученные результаты позволяют надеяться на успешное применение алгоритмов автоматической класси- фикации в компьютерных системах технической диагностики электрорадиоизделий. Ключевые слова: диагностика, электрорадиоизделие, классификация, генерация данных. ABOUT RESEARCH OF RADIO-ELECTRONIC EQUIPMENT DIAGNOSTICS COMPUTER SYSTEM ON THE BASIS OF EXPERIMENTAL DATA
Bibliographic record
Abstract
Итак, внесенные модификации улучшают исход-ный (базовый) алгоритм муравьиной колонии, что демонстрируют результаты тестовой задачи. Хотя вследствие внесенных изменений скорость расчета на одной итерации несколько замедляется, увеличение скорости нахождения оптимального решения (время схождения на тестовой задаче при использовании мо-дификации до уровня надежности 0,95 было меньше на 79 %) компенсирует данный недостаток. Библиографические ссылки 1. Dorigo M., Stutzle T. Ant colony optimization / The MIT Press. Cambridge, 2004. 2. Ковалев И. В. [и др.] Использование метода роя частиц для формирования состава мультиверсионного программного обеспечения // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2013. № 3. С. 1–6. 3. Ковалев И. В., Царев Р. Ю., Прокопенко А. В., Соловьев Е. В. К вопросу реализации муравьиного алгоритма при выборе состава мультиверсионного программного обеспечения информационно-управ- ляющих систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2012. № 2. С. 1–4. 4. Ковалев К. В., Слободин М. Ю., Ступина А. А. Математическая постановка задачи проектирования N-версионных программных систем // Проблемы ма-шиностроения и автоматизации. 2005. № 3. С. 16–23. 5. Ковалев И. В., Новой А. В. Расчет надежности отказоустойчивых архитектур программного обеспе-чения // Вестник СибГАУ. 2007. № 4. С. 14–17. 6. Lessing L., Dumitrescu I., Stutzle T. A Comparison between ACO Algorithms for the Set Covering Problem / Canada Research Chair in Distribution Management. HEC Montreal, 2012.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.011 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".