Применение - принцип - инвариантность
Cтраница 1
Применение принципа инвариантности позволяет строить высококачественные системы управления технологических процессов, подверженных действию различного рода возмущений, в том числе п параметрических. [1]
С применением принципов инвариантности и минимакса, а также байесовского подхода, разработана методика синтеза асимптотически робастных инвариантных алгоритмов обнаружения и различения сигналов с неизвестными параметрами на фоне независимого шума и сигналоподобной помехи с неопределенными параметрами. В соответствии с этой методикой АРИ-алгоритм отыскивается в классе алгоритмов корреляционного типа с зависящим от наблюдаемой выборки порогом. [2]
Одной из важных областей применения принципа инвариантности являются самонастраивающиеся системы управления. Заслуживает особого внимания применение теории инвариантности для построения обучающихся и самообучающихся кибернетических систем. [3]
В настоящее время рассматриваются вопросы возможности применения принципа инвариантности для ССПУ станками. [4]
Развитие этой теории, связанное с применением принципов инвариантности, было выполнено Чан-драсекаром. [5]
Таким образом, в случае транзитивной группы G применение принципа инвариантности позволяет свести сложную гипотезу / / о к простой. [6]
В комбинированных системах используются достоинства как замкнутых, так и разомкнутых систем за счет применения принципа инвариантности от внешних и внутренних возмущений. [7]
Теорема 2.1 имеет важное значение при отыскании РНМ инва-риантых и РНМ несмещенных алгоритмов, когда применение принципов инвариантности или несмещенности позволяет свести задачу к проверке гипотез относительно одномерного действительного параметра, характеризующего распределение специальных статистик - максимальных инвариантов или условных распределений, взятых по отношению к некоторой достаточной статистике. Эти вопросы будут рассмотрены позднее. [8]
 |
Система регулирования по возмущению. [9] |
Под инвариантностью в задачах автоматического регулирования следует понимать достижение полной или частичной независимости регулируемой системы от воздействующего на нее возмущения. Применение принципа инвариантности открывает новые перспективы в построении сложных многоимпульсных комбинированных систем регулирования, высокодинамичных следящих систем, моделирующих и вычислительных устройств. Кроме указанных областей принцип инвариантности имеет важное приложение к системам, рассмотрение которых в общем смысле выходит за рамки вопросов автоматического регулирования и относится к задачам технической кибернетики. [10]
При больших объемах выборки и симметрии распределения вероятностей наблюдаемой выборки относительно подходящей группы преобразований хороший эффект дает предложенный в гл. L-подхода и применения принципа инвариантности совместно с байесовским методом. Синтезированные по этому методу АОИ-алгоритмы имеют высокую эффективность и стабильные показатели качества при неопределенных параметрах сигналов и помех. Благодаря разработанному методу существенно расширяется область применения весьма эффективного принципа инвариантности при решении различных радиотехнических задач. [11]
Принцип инвариантности эффективен, когда распределения наблюдений принадлежат экспоненциальному семейству. Вследствие этого область применения принципа инвариантности при конечном размере наблюдаемой выборки ограничивается в основном задачами обнаружения и различения сигналов в гауссовом шуме. Однако при асимптотическом походе к синтезу алгоритмов область применения принципа инвариантности существенно расширяется в сторону задач с негауссовым шумом. В связи с этим представляют интерес асимптотически инвариантные оптимальные ( АИО) алгоритмы обнаружения и различения сигналов с неизвестными параметрами. [12]
Результаты работ показывают, что применение принципов инвариантности позволяет существенно улучшить динамические свойства различных систем. Идеи инвариантности используются при построении высококачественных следящих систем комбинированного типа. Теория инвариантности приводит к положительным результатам при управлении автоматизированным электроприводом в гироскопических устройствах, в навигационных системах, в системах пилотирования и кораблевождения. [13]
Индуцированная в параметрическое пространство группа G состоит из преобразований g: X - jiX, у - jiy. Группа G транзитивна на множестве Г и ее МИ равен отношению А / у. Поэтому применение принципа инвариантности позволяет преодолеть априорную неопределенность параметров X и у. Однако применение этого принципа не решает проблему априорной неопределенности сигнального параметра 6 из-за отсутствия симметрии семейств (2.213) и (2.214) относительно подходящей группы преобразований. [14]
Принцип инвариантности эффективен, когда распределения наблюдений принадлежат экспоненциальному семейству. Вследствие этого область применения принципа инвариантности при конечном размере наблюдаемой выборки ограничивается в основном задачами обнаружения и различения сигналов в гауссовом шуме. Однако при асимптотическом походе к синтезу алгоритмов область применения принципа инвариантности существенно расширяется в сторону задач с негауссовым шумом. В связи с этим представляют интерес асимптотически инвариантные оптимальные ( АИО) алгоритмы обнаружения и различения сигналов с неизвестными параметрами. [15]
Страницы: 1 2