Снижение - размерность
Cтраница 3
Как видно из приведенного выше алгоритма, при построении стоимостных характеристик методом одномерных характеристик можно существенно понизить трудоемкость расчетных работ за счет снижения размерности оптимизируемой задачи. [31]
Существует несколько подходов к решению задачи синтеза химико-технологических систем и, в частности, технологических схем разделения многокомпонентных смесей, в основе которых применяются формальные методы снижения размерности задачи. [32]
Размерность возникающего тороидального многообразия зависит от соотношений между частотами 0) 1, ( В2, : n - Наличие между частотами простых резонансных соотношений приводит, вообще говоря, к снижению размерности тороидального многообразия вплоть до возникновения синхронных колебаний. [33]
Если допустить, что геометрическая близость двух точек - городов Xt и Xj вида (1.3) в соответствующем 32-мерном пространстве означает их однородность ( сходство) по анализируемым признакам и является соответственно основанием для их отнесения к одному типу, то для решения поставленной выше задачи нам придется привлечь подходящие методы кластер-анализа ( распознавания образов без учителя) и снижения размерности. [34]
В задачах оптимального проектирования машин и механизмов определенный интерес представляет решение вопросов, связанных с возможным снижением размерности пространства поиска ( пространства г параметров) в целях сокращения - объема исследовательских работ. Снижение размерности этого пространства связано с выделением существенных и несущественных параметров в смысле их влияния на значения выбранных критериев качества. При этом речь идет о выяснении существенности или несущественности параметров в заданной r - мерной области существования функционирования) разрабатываемого устройства. [35]
В данной главе ставится задача выбора решений в многомерной динамической системе. Для снижения размерности этой задачи производится расчленение иерархической системы по уровням и эшелонам управления. Подсистемы управления одного эшелона, в свою очередь, агрегируются в типовые модули. Однако возникающие отклонения и способы их ликвидации в подсистемах управления одного уровня многочисленны и соответствующая комбинаторная задача их перебора имеет большую размерность. Для снижения размерности этой задачи предлагается выявить типовые отклонения и установить типовые способы их ликвидации по результатам управленческих игр. [36]
Используется снижение размерности информации и методы преобразования для снижения рассматриваемого числа переменных или поиск инвариантов для представления данных. [37]
 |
Взаимосвязь алгоритмов в системе управления.. [38] |
Для учета изменения свойств объекта во времени используется интегральный критерий - доход за период безостановочной работы производства [73] - и ставится задача его максимизации. Для снижения размерности задачи принята иерархическая схема решения. [39]
Основная идея алгоритмов состоит в последовательной генерации дерева вариантов, включающего все возможные системы теплообмена. Наряду с процедурой снижения размерности задачи в работе [ 201 предложен удачный способ формализации изображения систем теплообмена в виде матрицы связей потоков. На рис. 8.5 приведены система из двух холодных ( 0г) и трех горячих потоков ( Н) и соответствующая ей матрица связей, в клетках которой помещены номера теплообменников. Подобное представление ( как и сам метод поиска) справедливо для систем без рециклических потоков. [40]
Что же дает такое совместное использование метода проектирования градиента и метода исключения зависимых переменных. Это существенное преимущество последнего подхода, поскольку снижение размерности при прочих равных условиях обычно облегчает решение поисковых задач. [41]
Факторы располагают в ряд по убывающим дисперсиям. Выбор основных факторов весьма важен в многомерном анализе данных, поскольку основной целью остается снижение размерности векторного пространства из р исходных переменных. [42]
Эффективность эвристических алгоритмов зависит от числа п типа эвристик, а также последовательности их применения. Этим объясняется большое разнообразие таких алгоритмов, отличающихся точностью поиска оптимального варианта, степенью снижения размерности пространства поис ка и, следовательно, быстродействием. Обычно эвристические алгоритмы используются в сочетании с другими ( например, эволюционными или алгоритмическими) для получения некоторого исходного варианта схемы, который в последующем должен уточняться. Однако при удачном выборе эвристик и последовательности их выполнения они могут иметь самостоятельное значение, позволяя получать оптимальные или близкие к ним решения. [43]
Более того, при случайных входах надежность растет с увеличением числа входов. Это объясняется малым числом рабочих сверток ( как и в случае слабоопределенных функций), что фактически эквивалентно снижению размерности элемента - эффект множественного объединения нескольких соседних индексных зон в одну. [44]
Выражения (4.26) - (4.28), (4.30) определяют алгоритм обработки информации, известный под названием фильтра Калмана. Вывод основных соотношений фильтров этого класса приведен здесь лишь в качестве иллюстрации простоты используемого подхода [3] к получению алгоритмов обработки и возможностей его применения для получения упрощенных, субоптимальных вариантов алгоритмов обработки, отличающихся простотой реализации, снижением размерностей оцениваемого вектора и структурой составляющих матриц. [45]
Страницы: 1 2 3 4