Критерий - регулярность
Cтраница 1
Критерий регулярности доказывается с помощью явного конструирования специальных супергармонических для xt функций - барьеров, что и составляет наиболее существенную и трудную часть работы. [1]
Критерии регулярности и минимума смещения определяют качество описания: первый позволяет получить модель более точной, а второй - более стабильной относительно экспериментальных данных. [2]
Критерием регулярности режима в случае прямоугольной изотермы, как и в случае линейной, служит величина A. Однако следует указать, что в случае прямоугольной изотермы неравенство Л J 1 является условием более сильным, чем в случае линейной изотермы. Здесь оно представляет собой условие квазиравновесности режима, который является предельным случаем регулярного режима. Поскольку прямоугольная и линейная изотермы являются крайними предельными случаями для любых выпуклых изотерм сорбции, то следует полагать, что величина Л может служить критерием регулярности динамического режима для всех этих изотерм. [3]
Каждый критерий регулярности приводит к своей области локализации характеристических чисел. [4]
Введенный в данной работе критерий регулярности 5 - связан с особенностями структуры пористого порошкового материала, что позволяет на его основе рассчитывать максимальные размеры пор образцов, имеющих различную толщину и площадь поверхности, и, следовательно, определять коэффициент регулярности С. [5]
В качестве критериев селекДйй используют либо критерий регулярности, либо критерий несмещенности. По обучающей выборке определяются коэффициенты в частных описаниях, а затем производится вычисление критериев селекции. [6]
МГУА имеет два основных критерия - критерий регулярности и критерий несмещенности. Применение в качестве критерия селекции критерия регулярности позволяет добиться хорошей идентификации модели с экспериментальными данными, применение критерия несмещенности позволяет получить модель, носящую экстраполяционный характер. [7]
Приведенные результаты могут служить обоснованием применимости критерия регулярности при выборе экспериментального плана. [8]
Само собой разумеется, что равномерное выполнение критерия регулярности (1.7.9) для точек некоторой дуги окружности г 1 означает, что функция регулярна на этой дуге, включая ее концы. [9]
 |
Выходные кривые сорбции в различных кинетико-динамических. [10] |
Таким образом, величина К может служить критерием регулярности режима динамического процесса при рассмотрении динамики сорбции в сферическое зерно при внутридиффузионной кинетике. Что же касается более сложных случаев, например сорбции на поверхностно-слоистых ионитах, то величина обобщенной длины К колонки уже не может служить критерием регулярности режима. [11]
В § 5 и 6 будут получены более точны & критерии регулярности. [12]
Для построения каждого последующего ряда селекции из предыдущего ряда по критериям регулярности или несмещенности с учетом критерия минимума аргументов выбирается R уравнений. Процесс селекции продолжается до тех пор, пока критерий селекции больше не уменьшается или уменьшается незначительно. Метод группового учета аргументов позволяет построить машинные программы для автоматического расчета регрессионных моделей оптимальной сложности. В отличие от регрессионного анализа МГУА может обеспечивать построение регрессионных моделей с числом членов больше, чем число испытаний N. МГУА используется для построения прогностических моделей в системах распознавания и диагностики, при этом более подходящим критерием селекции является критерий регулярности. [13]
Сумма квадратов отклонений, подсчитанная на точках проверочной совокупности, носит название критерия регулярности. [14]
Алгоритм МГУА включает следующие процедуры: формирование рядов селекции по значениям обучающей последовательности; расчет критерия регулярности по проверочной последовательности; расчет критерия несмещенности по всем значениям результатов испытаний; отбор в каждом ряду селекции нескольких лучших математических моделей по критерию регулярности или по критерию несмещенности. [15]
Страницы: 1 2 3