Идентифицируемость

Cтраница 2

Применим условия идентифицируемости, разработанные в предыдущем разделе, для анализа модельной структуры, представленной в рассмотренном ранее примере. [16]

Выполнение условия идентифицируемости модели проверяется для каждого уравнения системы. Чтобы уравнение было идентифицируемо, необходимо, чтобы число предопределенных переменных, отсутствующих в данном уравнении, но присутствующих в системе, было равно числу эндогенных переменных в данном уравнении без одного. [17]

Для d 0 идентифицируемость в случае неточной настройки имеет место при md ma 1, для d 1 -при произвольном соотношении порядков. В случае точной настройки ( p md) при г 0 появляются общие корни ( см. 25.2 - 9) и для d 0 объект становится неидентифицируемым. [18]

Другими словами, локальная идентифицируемость обеспечивает единственность решения задачи параметрической идентификации в некоторой окрестности точки параметрического пространства, а глобальная идентифицируемость - единственность решения этой задачи во всем параметрическом пространстве, причем первая является необходимым условием последней. [19]

Что означает термин идентифицируемость объекта учета. [20]

При рассмотрении проблемы идентифицируемости мы ограничились случаем, когда имеются априорные ограничения только на структурные коэффициенты. Ясно, что ограничения на вид распределения случайных возмущений могут сузить класс М допустимых преобразований так, что неидентифицируемое без этих ограничений уравнение станет идентифицируемым. [21]

Разветвленная сеть. [22]

Выполнение сформулированного условия идентифицируемости еще не обеспечивает возможности получить приемлемое решение на основе реальных исходных данных, однако его невыполнение определенно указывает на необходимость ввести дополнительные предположения с целью получить корректную постановку задачи. [23]

Описываются меры, гарантирующие идентифицируемость модулей, если этот вопрос не решен с помощью стандарта. [24]

Термопара не обладает свойством идентифицируемости сигнала, поскольку термо - ЭДС регистрируется независимо от того, прикреплен ли спай к поверхности объекта, или крепление уже разрушилось, и термопара находится на расстоянии от исследуемой поверхности, а ее температура существенно отличается от температуры объекта. Иногда идентифицируемость сигнала представляется настолько важной для достижения высокой надежности результатов, что исследователи выбирают более сложную схему измерения, в которой, за счет этого усложнения, сигнал имеет однозначно различимую форму. Это позволяет проводить распознавание сигнала как визуально, так и с помощью формализованных компьютерных алгоритмов. [25]

Данный метод обладает свойством идентифицируемости сигнала, поскольку сдвиг частоты неупруго рассеянного света определяется частотой оптического фонона, зависящей от состава и структуры исследуемого образца. [26]

Заметим, что условие локальной идентифицируемости является гораздо более слабым, чем условие глобальной идентифицируемости. Соответственно и проверка локальной идентифицируемости модели является более простой задачей по сравнению с проверкой глобальной идентифицируемости. В данной работе мы рассматриваем методы исследования глобальной идентифицируемости, и далее везде, если это не будет оговариваться особо, под идентифицируемостью мы будем понимать именно глобальную идентифицируемость. [27]

При параметрической идентификации модели анализ структурной глобальной идентифицируемости имеет первостепенное значение, поскольку позволяет еще до этапа непосредственной оценки параметров определить количество решений задачи идентификации и выявить их вид. Однако проверка глобальной идентифицируемости часто вызывает значительные затруднения из-за необходимости решения системы нелинейных алгебраических уравнений в символьном виде. При большой размерности исследуемой модели количество нелинейных уравнений и неизвестных порой настолько велико, что систему уравнений не удается решить даже с помощью программ символьных вычислений. В данной работе рассматривается подход, позволяющий выделить из полученной системы нелинейных уравнений только ту часть, которая содержит в себе решения. [28]

Рассматривается новый подход к анализу структурной локальной и глобальной идентифицируемости моделей в пространстве состояний. Предлагается вместо традиционного решения системы нелинейных алгебраических уравнений вычислять ранг символьных матриц, что является более простой процедурой. Матрицы, ранг которых требуется вычислять при проверке идентифицируемости, имеют очень простой вид: они являются разреженными, что позволяет сократить их размерность, их ненулевые элементы являются линейными функциями системных параметров вне зависимости от размерности исходной модели. Данное обстоятельство значительно упрощает анализ идентифицируемости и, следовательно, существенно расширяет множество моделей, анализ идентифицируемости которых может быть проведен с использованием символьных вычислений. [29]

В свою очередь это равенство влечет идентифицируемость первого уравнения. [30]

Страницы: 1 2 3 4