Представленный пример

Cтраница 1

Синтезированная ( кривая 1 и желаемая ( кривая 2 АЧХ системы управления. [1]

Представленные примеры убедительно доказывают способность комбинации двух новых вычислительных технологий - Генетических Алгоритмов и Искусственных Нейронных Сетей - самостоятельно решать задачу управления динамическим объектом в рамках эволюционной парадигмы. Конечно, нам могут возразить, сославшись на трудности экспериментирования непосредственно с объектом при настройке синаптических весов нейроконтроллера, что вряд ли мы сможем обойтись без математической модели объекта, а значит, и без заимствования достижений ньютоновской парадигмы. Тем более, что представленные примеры вроде бы свидетельствуют в пользу этого довода. Однако это не так, и в следующем разделе мы продемонстрируем, что эти же две технологии способны самостоятельно синтезировать математическую модель динамического объекта только на основании знания его переходных характеристик. [2]

Представленные примеры иллюстрируют тот факт, что перед разработчиком почти всегда имеется определенное поле выбора для определения соотношения затрат оборудования и производительности. Иногда приходится в процессе проектирования возвращаться к этапу формирования схемы алгоритма, если полученный вариант не удовлетворяет системным требованиям. [3]

Представленные примеры показывают, что форма проведения расчетов еще не предопределяет его качество и достоверность. [4]

Представленный пример, конечно, упрощен, но он позволяет понять, что такое многомерный взгляд на данные. В реальной задаче число измерений может быть больше трех. Представление данных в виде гиперкуба более наглядно, чем совокупность нормализованных таблиц, оно понятно не только администратору БД, но и рядовым сотрудникам. Это дает им дополнительные возможности построения аналитических запросов к системе, использующей хранилище данных. Кроме того, использование многомерной модели данных позволяет резко уменьшить время поиска в ХД, обеспечивая выполнение аналитических запросов в реальном времени. [5]

Представленный пример ( рис. 19.4) поможет определить, в каких графических режимах может работать используемая ПЭВМ. [6]

Интенсивность излучения лазера log Vou как функция от внешнего сигнала V. Замкнутая кривая ( фигура Лиссажу указывает, что период автоколебаний равен в точности двум периодам сигнала ( внешней силы, т.е. имеет место синхронизация 1. 2 ( ср. с. Из Simonet et al, Physical Review, Vol. 50, 1994, pp. 3383 - 3391. Copyright 1994 by the American Physical Society. [7]

Представленный пример еще раз показывает, что свойства синхронизации слабо возмущенных автоколебаний универсальны и не зависят ни от свойств автоколебаний, ни от формы силы. [8]

Представленные примеры показывают, что процессами поверхностного разделения в заметной степени можно управлять, используя в зависимости от конкретной физико-химической природы разделяемой смеси различные приемы. [9]

Гистограммы распределения значений номинального тока. [10]

Представленный пример показывает лишь один из возможных способов применения алгоритмов вероятностного анализа. Кроме того, они находят применение и для решения других задач. Так, выявление параметров, наиболее влияющих на разброс рабочих показателей ЭМУ, позволяет наметить направления основных усилий по формированию заданного уровня качества объектов, рационализации технологических процессов, обеспечению необходимых условий эксплуатации. Это может быть выполнено на основе стохастической модели при поочередном изменении каждого параметра в отдельности или приближенно с помощью коэффициентов влияния. [11]

Представленные примеры показывают, что здесь достигается независимость описания данных и манипулирования ими от вычислительной среды. Не рассмотренные в данном описании функции обеспечения секретности и целостности данных должны обеспечиваться программными модулями. Соответствующие параметры могут передаваться непосредственно модулям или входить как компоненты в шаблонные объекты, описывающие наборы и фильтры. [12]

Представленные примеры наглядно демонстрируют и громадные возможности, заложенные в современные методы управления, но одновременно и опасности, которые подстерегают при их некорректном применении. Чтобы эффективно заниматься усовершенствованным управлением, требуются специалисты, хорошо знающие и понимающие и процесс, и математику. С сожалением остается добавить, что появиться им в нынешней жизни неоткуда. [13]

Представленные примеры не претендуют на высокую точность математических описаний, а служат только иллюстрацией подхода к построению математических моделей массообменных процессов. [14]

Профили ( а, ( б усталостных бороздок, выявленные в работе, ( в профиль бороздок, образованный при естественном срезе участка излома образца из титанового сплава ВТ5, и ( г схема сечения по профилям указанных бороздок с ориентировкой полос скольжения от дислокационных трещин ( а. [15]

Страницы: 1 2 3 4