СПОСОБЫ ДЛЯ НОРМИРОВАНИЯ КОМПЬЮТЕРНОЙ МОДЕЛИ ОТНОСИТЕЛЬНО ЭМПИРИЧЕСКИХ РЕЗУЛЬТАТОВ ДЛЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

1. Реализуемый компьютером способ, выполняемый в компьютерной системе, для определения объективной метрики для компьютерной модели динамической системы на основании анализа сформированных компьютером данных относительно эмпирических данных испытаний, хранимых на машиночитаемом запоминающем устройстве, при этом упомянутый способ содержит этапы, на которых:
осуществляют временной сдвиг сформированных компьютером данных относительно эмпирических данных испытаний и вычисляют ассоциированную взаимную корреляцию для каждого подвергнутого временному сдвигу набора данных;
определяют ошибку по фазе и фазовый показатель на основании подвергнутого временному сдвигу набора данных, который дает максимальную взаимную корреляцию;
выполняют динамическое изменение масштаба времени над подвергнутым временному сдвигу набором данных с максимальной взаимной корреляцией с использованием функции стоимости, основанной только на расстоянии между ассоциированными точками данных подвергнутого временному сдвигу набора данных и данными испытаний, и определяют ассоциированную ошибку по амплитуде и амплитудный показатель;
определяют ошибку по крутизне и показатель крутизны на основании подвергнутого временному сдвигу набора данных с максимальной взаимной корреляцией и данных испытаний; и
комбинируют фазовый показатель, амплитудный показатель и показатель крутизны для определения объективной метрики для
компьютерной модели.
2. Способ по п. 1, в котором определение ошибки по фазе и фазового показателя содержит этап, на котором определяют фазовый показатель ноль, если подвергнутый временному сдвигу набор данных с максимальной взаимной корреляцией соответствует временному сдвигу, который превышает соответствующий максимально допустимый параметр метрики временного сдвига.
3. Способ по п. 2, в котором максимально допустимый параметр метрики временного сдвига определяют процессом автокалибровки, выполняемым в компьютерной системе, которая сравнивает сформированные компьютером данные с эмпирическими данными испытаний с использованием ассоциированного множества субъективных оценок, хранимых на машиночитаемом запоминающем устройстве.
4. Способ по п. 1, в котором определение ошибки по фазе и фазового показателя содержит этап, на котором определяют фазовый показатель 100 %, если подвергнутый временному сдвигу набор данных с максимальной взаимной корреляцией соответствует отсутствию временного сдвига.
5. Способ по п. 1, в котором определение ошибки по фазе и фазового показателя содержит этапы, на которых:
определяют фазовый показатель ноль, если подвергнутый временному сдвигу набор данных, который дает максимальную взаимную корреляцию, соответствует временному сдвигу, который превышает соответствующий максимально допустимый параметр метрики временного сдвига;
определяют фазовый показатель 100 %, если
подвергнутые временному сдвигу данные с максимальной взаимной корреляцией соответствуют отсутствию временного сдвига; и
в противном случае определяют фазовый показатель на основании регрессионного метода.
6. Способ по п. 1, в котором фазовый показатель, амплитудный показатель и показатель крутизны определяются на основании соответствующей ошибки по фазе, ошибки по амплитуде и ошибки по крутизне, соответственно, посредством этапов, на которых:
определяют показатель ноль, если соответствующая ошибка превышает ассоциированное пороговое значение максимума параметра;
определяют показатель 100%, если соответствующая ошибка меньше, чем ассоциированное пороговое значение допустимого отклонения параметра; и
в противном случае определяют показатель на основании соответствующей ошибки с использованием регрессионного метода.
7. Способ по п. 1, в котором комбинирование фазового показателя, амплитудного показателя и показателя крутизны содержит этап, на котором применяют весовой коэффициент к каждому показателю, чтобы формировать соответствующие взвешенные показатели, и суммируют соответствующие взвешенные показатели для определения объективной метрики.
8. Способ по п. 7, в котором весовой коэффициент для каждого показателя является постоянной величиной.
9. Способ по п. 7, в котором объективная метрика находится в диапазоне значений между нулем и единицей.
10. Способ по п. 1, в котором определение ошибки по крутизне
содержит этапы, на которых:
делят подвергнутый временному сдвигу набор данных с максимальной взаимной корреляцией на множественные интервалы, причем каждый имеет множество точек данных;
рассчитывают среднее значение крутизны, соответствующей каждому интервалу; и
определяют ошибку по крутизне на основании среднего значения крутизны.
11. Реализуемый компьютером способ, выполняемый компьютером, содержащий этапы, на которых:
осуществляют временной сдвиг сформированных компьютерной моделью данных относительно данных испытаний и вычисляют ассоциированную взаимную корреляцию для каждого подвергнутого временному сдвигу набора данных, и
определяют ошибку и показатель, ассоциированные с фазой, амплитудой и крутизной, подвергнутого временному сдвигу набора данных, при этом, ошибка по амплитуде и амплитудный показатель определяются с использованием функции стоимости независимо от крутизны для точек данных подвергнутого временному сдвигу набора данных и данных испытаний.
12. Реализуемый компьютером способ по п. 10, дополнительно содержащий этап, на котором комбинируют фазовый, амплитудный показатели и показатель крутизны для определения объективной метрики для компьютерной модели.
13. Реализуемый компьютером способ по п. 11, в котором объективная метрика основана на взвешенной сумме фазового, амплитудного показателей и показателя крутизны.
14. Реализуемый компьютером способ по п. 11, в котором определение ошибки, ассоциированной с фазой, содержит этапы, на которых:
делят подвергнутый временному сдвигу набор данных с максимальной взаимной корреляцией на множественные интервалы, причем каждый имеет множество точек данных;
рассчитывают среднее значение крутизны, соответствующей каждому интервалу; и
определяют ошибку по крутизне на основании среднего значения крутизны.
15. Реализуемый компьютером способ по п. 14, в котором фазовый показатель, амплитудный показатель и показатель крутизны определяют на основании соответствующей ошибки по фазе, ошибки по амплитуде и ошибки по крутизне, соответственно, посредством этапов, на которых:
определяют показатель ноль, если соответствующая ошибка превышает ассоциированное пороговое значение максимума параметра;
определяют показатель 100%, если соответствующая ошибка меньше, чем ассоциированное пороговое значение допустимого отклонения параметра; и
в противном случае определяют показатель на основании соответствующей ошибки с использованием регрессионного метода.
16. Реализуемый компьютером способ по п. 15, в котором ассоциированное пороговое значение максимума параметра и ассоциированное пороговое значение допустимого отклонения определяют посредством процесса автокалибровки, выполняемого на
компьютере, который сравнивает сформированные компьютерной моделью данные с данными испытаний с использованием ассоциированного множества субъективных оценок, хранимых на машинно-читаемом запоминающем устройстве, связанном с компьютером.
17. Компьютерная система для выполнения реализуемого компьютером способа для определения объективной метрики для компьютерной модели динамической системы на основании анализа сформированных компьютерной моделью данных относительно эмпирических данных испытаний, причем упомянутая компьютерная система содержит:
машиночитаемое запоминающее устройство, имеющее сформированные компьютерной моделью данные и эмпирические данные испытаний, хранимые на нем; и
процессор, связанный с машиночитаемым запоминающим устройством, причем процессор выполнен с возможностью осуществлять временной сдвиг сформированных компьютерной моделью данных относительно эмпирических данных испытаний и вычислять ассоциированную взаимную корреляцию для каждого подвергнутого временному сдвигу набора данных, определять ошибку по фазе и фазовый показатель на основании подвергнутого временному сдвигу набора данных, который дает максимальную взаимную корреляцию, определять ошибку по амплитуде и амплитудный показатель с использованием динамического изменения масштаба времени подвергнутого временному сдвигу набора данных с максимальной взаимной корреляцией с использованием функции стоимости, основанной на расстоянии и не основанной на крутизне между
ассоциированными точками данных подвергнутого временному сдвигу набора данных и эмпирическими данными испытаний, определять ошибку по крутизне и показатель крутизны на основании подвергнутого сдвигу набора данных с максимальной корреляцией и эмпирических данных испытаний, и комбинировать фазовый показатель, амплитудный показатель и показатель крутизны для определения объективной метрики для компьютерной модели.
18. Компьютерная система по п. 17, в которой процессор выполнен с возможностью определять ошибку по крутизне посредством:
деления подвергнутого временному сдвигу набора данных с максимальной взаимной корреляцией на множественные интервалы, причем каждый имеет множество точек данных;
расчета среднего значения крутизны, соответствующей каждому интервалу; и
определения ошибки по крутизне на основании среднего значения крутизны.
19. Компьютерная система по п. 17, в которой процессор дополнительно выполнен с возможностью выполнять автокалибровку параметров метрики, ассоциированных с объективной метрикой, посредством повторного сравнения значений объективной метрики, рассчитанных с ассоциированным набором параметров, с множеством субъективных оценок, хранимых на машиночитаемом запоминающем устройстве, и настройки параметров метрики так, чтобы значение объективной метрики, по существу, совпадало со средней субъективной оценкой.
20. Компьютерная система по п. 17, в которой фазовый,
амплитудный показатели и показатель крутизны определяются на основании соответствующих ошибок по фазе, амплитуде и крутизне, соответственно, и при этом, процессор выполнен с возможностью:
определять показатель ноль, если соответствующая ошибка превышает ассоциированное пороговое значение максимума параметра;
определять показатель 100%, если соответствующая ошибка меньше, чем ассоциированное пороговое значение допустимого отклонения параметра; и
в противном случае определять показатель на основании соответствующей ошибки с использованием регрессионного расчета.