Адаптивная модель

Cтраница 2

Эти соотношения совместно с (III.107) определяют адаптивную модель давления взаимосвязанных объектов. [16]

Переход при создании перспективных технических систем к биологическим адаптивным моделям восприятия и распознавания, которые характеризуются самоорганизацией в результате воздействия окружающей среды, обусловлен поразительной способностью человека к решению сложных задач. [18]

Если плотность функций распределения зависит от числа циклов, адаптивная модель использует самую последнюю информацию. [19]

Добывные возможности скважин qm ( p) определяются на базе адаптивных моделей qsmt добывных возможностей для объекта в целом. [20]

Анализ показывает, что параметрами, подлежащими идентификации при построении адаптивных моделей процессов подготовки конденсата, являются коэффициенты гидросопротивлений по входным и выходным линиям каждой установки, коэффициенты теплопередачи, коэффициенты кривых равновесий газожадкостной смеси. [21]

С другой стороны, И.м., как правило, является адаптивной моделью ( см. Адаптация), ибо совершенствуется, уточняется в процессе использования. Она может быть детерминированной, но чаще-вероятностной ( т.е. содержащей стохастические элементы); часто она содержит наряду с машинными также блоки, где решения принимаются человеком. [22]

Далее нужно сделать выбор между моделью с фиксированными коэффициентами и адаптивной моделью. Предпочтение следует отдать адаптивной модели, так как она может быть более точной и учитывать, например, медленное изменение ( дрейф) свойств объекта. Кроме того, если в качестве общего метода выбрана адаптация, при пол учении модели требуется меньшее количество подготовительной работы. Если для промышленной установки используется модель с фиксированными коэффициентами, то это обычно статическая модель, так как динамическая модель с фиксированными коэффициентами потребовала бы слишком значительной подготовки и, кроме того, точность ее была весьма сомнительной. [23]

К разновидности экстраполяционных методов методов можно отнести метод прогнозирования на основе адаптивных моделей, и, как утверждают его сторонники, модели такого типа способны учитывать эволюцию динамических характеристик. Наибольшее распространение получили модели с использованием процедуры экспоненциального сглаживания, в основе которых лежит предположение о наличии медленного дрейфа параметров прогнозируемой модели. [24]

В указанной работе предложен новый метод построения алгоритмов идентификации, реализуемых с помощью параметрических обратных связей и линейной адаптивной модели. [25]

Для исключения ошибок при работе с моделями, созданными по информации о начальном периоде коррозии, рекомендуется применение адаптивных моделей, допускающих возможность корректировки в требуемый момент времени в соответствии с изменяющимися условиями. [26]

Структурная схема экстремального регулирования. [27]

В поисковых системах идентификации измеряются входные и выходные сигналы объекта, но, в отличие от беспоисковых систем, ведется активный поиск, сопровождающийся испытаниями адаптивной модели по параметрическим каналам. При этом расширяются границы работоспособности систем идентификации с адаптивной моделью. При неполной структурной адекватности модели и объекта, при воздействии на объект случайных возмущений, при сильном отличии в начальных значениях параметров настраиваемой модели от параметров объекта возможно существование множества экстремумов целевой функции по настраиваемым параметрам. В этих условиях беспоисковые алгоритмы идентификации часто оказываются неработоспособными. [28]

Результаты выявления.| Проверка модели выявления ем / сен. [29]

Адаптивная модель рис. 3 также может быть использована для представления результатов, полученных из этих экспериментов, которые включали более сложную динамику установки. [30]

Страницы: 1 2 3 4