Cтраница 3
По месту выполнения контрольных операций различают контроль скользящий и стационарный. Для скользящего контроля характерен анализ качества изготовляемой продукции непосредственно на рабочих местах. При стационарном контроле гпобы отбирают на рабочих местах, а анализ их проводят в лабораториях. На нефтеперерабатывающих предприятиях широко применяют стационарный контроль, что обусловлено характером и сложностью анализов, для выполнения которых тэебуются специальная аппаратура и оборудование. [31]
По месту выполнения различают контроль скользящий и стационарный. Для скользящего контроля характерно проведение анализов на рабочих местах. При стационарном контроле на рабочих местах отбирают пробы, а анализ их проводится в лабораториях. [32]
Представление (8.14) замечательно тем, что в нем используется лишь одно обращение матрицы, а не /, как в общей процедуре, описанной в предыдущем параграфе. Это обстоятельство делает процедуру скользящий контроль в вычислительном отношении не более сложной, чем вычисление невязки в методе наименьших квадратов. [33]
Представление (4.12) замечательно тем, что в нем используется лишь одно обращение матрицы, а не I, как в общей процедуре, описанной в предыдущем параграфе. Это обстоятельство делает процедуру скользящий контроль в вычислительном отношении немногим более трудоемкой, чем вычисление невязки в методе наименьших квадратов. [34]
Метод скользящего контроля состоит в том, что из обучающей выборки поочередно удаляется описание одного объекта, па оставшемся материале строится решающее правило и но нему классифицируется исключенный объект. Доля правильных опознаний является оценкой скользящего контроля. [35]
Оценка среднего риска следует из теории равномерной сходимости. В главе VIII дано эквивалентное представление оценки скользящий контроль для регрессии, позволяющее существенно сократить объем вычислений. [36]
Формируется массив значений параметра регуляризации MGAM. Для каждого значения параметра регуляризации вычисляется величина оценки скользящий контроль. Минимальное значение оценки скользящий контроль запоминается в ячейке OLD. Значение параметра регуляризации, для которого величина оценки скользящий контроль оказалась минимальной, запоминается в ячейке ОРТ. При последнем входе в цикл вычисления повторяются для значения параметра if ОРТ. [37]
Если общий объем ВО и KB мал, то РП целесообразно строить по выборке, объединяющей всю информацию, не исключая из нее КВ. Ошибка классификации оценивается в этом случае по правилу скользящего контроля. Оно заключается в поочередном исключении из выборки каждого наблюдения пласта и опознания его по РП, достроенному по оставшимся наблюдениям. Ошибка вычисляется по формуле (1.34), в которой Ci - общее число пластов / - и совокупности в объединенной выборке. [38]
Алгоритм SCONT представляет собой модификацию базового алгоритма ОР. Здесь контроль качества построенного решающего правила осуществляется методом скользящего контроля. [39]
На практике скользящий контроль чаще всего применяется либо для выбора одной модели алгоритмов из нескольких ( model selection) [61], либо для оптимизации небольшого числа параметров, определяющих структуру алгоритма, таких, как степень полинома, параметр регуляризации или количество нейронов на скрытом уровне нейронной сети. Считается, что настройка значительной доли параметров по скользящему контролю лишена смысла. Когда контрольная выборка существенно вовлекается в процесс обучения, скользящий контроль начинает выдавать смещенную заниженную оценку обобщающей способности. Известно, что скользящий контроль дает несмещенную оценку вероятности ошибки в том случае, когда он используется для проверки качества по окончании обучения. Однако до сих пор нет исчерпывающих исследований, показывающих, в какой степени скользящий контроль может использоваться на стадии обучения. [40]
Особенность алгоритма заключается в том, что при скользящем контроле исключаются только информативные векторы. [41]
В-третьих, далеко не все методы обучения минимизируют эмпирический риск. Тем не менее, многие из них неплохо зарекомендовали себя на практике, например, алгоритмы, использующие технику скользящего контроля или внешних критериев МГУА [14], алгоритмы, основанные на регуляризации эмпирического риска, алгоритмы явной максимизации отступа, алгоритмы бустинга и баггинга, и другие. [42]
При П0 печатается только конечный результат работы программы. В режиме восстановления регрессии печатаются: оптимальное значение параметра регуляризации, среднеквадратичная ошибка на обучении, среднеквадратичная ошибка ил экзамене, величина оценки скользящий контроль, коэффициенты регрессии, а также таблица ожидаемых значений среднеквадратичной ошибки на экзамене при увеличении длины выборки. [43]
Формируется массив значений параметра регуляризации MGAM. Для каждого значения параметра регуляризации вычисляется величина оценки скользящий контроль. Минимальное значение оценки скользящий контроль запоминается в ячейке OLD. Значение параметра регуляризации, для которого величина оценки скользящий контроль оказалась минимальной, запоминается в ячейке ОРТ. При последнем входе в цикл вычисления повторяются для значения параметра if ОРТ. [44]
Стационарный контроль-это приемочный, операционный и входной контроль, выполняемый на специально оборудованном в цехе рабочем месте контролера, куда доставляются объекты контроля. Его используют, если он хорошо вписывается в ритм технологического процесса. В противном случае используют скользящий контроль средства контроля доставляются на рабочее место, где контролер производит измерения. [45]