Процедура - сглаживание
Cтраница 2
Для учета сбоев данных, вызванных потерей фазы приемником СНС, процедура сглаживания проводится в адаптивном варианте, где штрафуются данные с большими невязками измерений СНС. [16]
Проведенные нами исследования показали, что прямой ее подбор, даже используя различные процедуры сглаживания экспериментальных данных, приводит к значительной ошибке обусловленной ступенчатым характером роста трещины. В связи с вышеизложенным нами предварительно определялся вид и параметры зависимости глубины трещины от числа циклов нагружения. [17]
Эти методы, идущие от линейного дискриминанта Фишера, включают общеизвестный персептрон и процедуры сглаживания, оценки среднеквадратичной ошибки, стохастическую аппроксимацию, потенциальные функции и линейное программирование. Часть I завершается гл. [18]
К недостаткам первого алгоритма относится отсутствие учета связи между соседними строками изображения в процедуре сглаживания. Второй и третий алгоритмы, наоборот, не учитывают уровня шумов измерений. [19]
Поскольку в течении возможно образование ударных волн, к разностному решению на каждом слое применяется процедура сглаживания с использованием пяти точек на каждом направлении. [20]
 |
Кинетическая диаграмма усталостного разрушения. [21] |
Проведенные исследования показали, что прямой подбор вида функциональной зависимости и ее параметров, даже используя различные процедуры сглаживания экспериментальных данных, приводит к значительной ошибке, обусловленной ступенчатым характером роста трещины. В связи с вышеизложенным предварительно определялся вид и параметры зависимости глубины трещины от числа циклов нагружения. [22]
О supsmooth ( x, у) возвращает n - мерный вектор, созданный локальным использованием симметричной линейной процедуры сглаживания методом наименьших квадратов по правилу k - ближайших соседей, в которой k выбирается адаптивно. [23]
Чтобы использовать программу предыдущего задания для обработки экспериментальных данных, полученных с большими случайными отклонениями, необходимо к этой программе добавить процедуру сглаживания. Методы и степень сглаживания должны быть адекватны каждой конкретной задаче. Бывают такие экспериментальные данные, которые вообще не надо сглаживать, и такие, которые требуют сильного сглаживания. Степень сглаживания зависит от числа соседних точек, которые учитываются в процедуре. [24]
 |
Реконструкция неоднородного ID объекта g ( x y, содержащего в центральной области осесимметричное непрозрачное включение. [25] |
Там, где это возможно, т.е. в областях, не перекрытых включениями, вычисленные проекционные данные вновь заменяются измеренными и осуществляется повторная процедура сглаживания комбинированных проекций. [26]
Для того, чтобы исключить большие относительные изменения смежных ячеек, которые могут появиться на границах зон с сильно различающимися градиентами функций, используется процедура сглаживания. Для иллюстрации описанного подхода построения адаптивно-подвижных сеток на рис. 4.11 приведены сетки, полученные для задачи о падении наклонной ударной волны на плоскую стенку. При решении этой задачи в рамках модели идеального газа образуются два скачка уплотнения - падающий и отраженный. На рис. 4.11 приведены сетки, полученные при перемещении узлов только вдоль оси Ох. При этом вдоль оси Оу узлы не двигались. [27]
Метод доказательства лемм 2.2.8 и 2.2.9 для автономного случая дан II. Процедура сглаживания в теореме 2.2.10, которую также называют процедурой Курцвейля, предложена Я. [28]
Основными методами решения этих задач являются процедуры сглаживания и выравнивания статистического ряда. Процедура сглаживания направлена на минимизацию случайных отклонений точек от некоторой гладкой кривой предполагаемого тренда процесса. Сглаживание производится с помощью многочленов, приближающих по методу наименьших квадратов группы опытных точек. Даже в простом линейном варианте сглаживание является весьма эффективным средством выявления тренда при наложении на эмпирический числовой ряд случайных помех и ошибок измерений. [29]
Основное преимущество гистограммы - простота построения, недостатки - неопределенность при выборе способа разбиения пространства признаков и, следовательно, существенный элемент субъективизма в оценке и неудовлетворительность оценки вблизи границ областей разбиения, где оценка претерпевает разрывы. Отсюда возникает необходимость в процедуре сглаживания. В многомерном случае эта задача чрезвычайно сложна. [30]
Страницы: 1 2 3 4