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Entropy analysis of generalized stochastic Petri net s-transitions

机译:广义随机培养净转型熵分析

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摘要

A density function can be formulated with the maximum entropy method (MEM) that achieves entropy while meeting various constraints. The following three constraints are considered in the present work: a specified mean a specified variance, and knowledge that the density is one-sided (i.e., positive domain). A 1D gradient search (i.e., a line search) for obtaining the maximum entropy density is presented. Entropy and performance analysis results on a manufacturing system example are presented to compare the s-transition and maximum entropy density functions (MEDFs). The similarity between MEDF transitions and s-transitions is shown.
机译:可以使用最大熵方法(MEM)来配制密度函数,同时达到各种约束。 在本工作中考虑以下三个约束:指定的指定差异,并且知识是密度是单侧的(即正域)。 提出了用于获得最大熵密度的1D梯度搜索(即,线路搜索)。 提出了对制造系统示例的熵和性能分析结果,以比较S转换和最大熵密度函数(MEDF)。 显示了MEDF转换和S-Transitions之间的相似性。

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