Параметрическая адаптация

Cтраница 1

Экстремальная зависимость функции невязки от К ( 1. [1]

Параметрическая адаптация является наиболее разработанным инструментом адаптация - как в алгоритмическом, так и в прикладном плане. Однако ее ограниченность, связанная с тем, что далеко не все объекты удается разъять до параметров, заставляет искать новые типы адаптации, которым посвящены две последующие главы. [2]

Параметрическая адаптация связана с коррекцией, подстройкой параметров С модели. Необходимость в такого рода адаптации возникает ввиду дрейфа характеристик управляемого объекта. [3]

Однако эффект от параметрической адаптации часто бывает не столь высок, как необходимо. [4]

Хорошо изученной областью параметрической адаптации являются так называемые телеизмерения с адаптивной дискретизацией [ 1, 48 и др. ], в которых объектом адаптации - служит интервал между последовательными отсчетами ( измерениями) мгновенных значений величины, передаваемыми на расстояние в числовой форме. [5]

В системах с параметрической адаптацией цель управления достигается за счет изменения параметров управляющего устройства. Такие системы более универсальные, но имеют более сложную структуру. Сложность таких систем определяется числом настраиваемых параметров. [6]

Например, над уровнем параметрической адаптации, осуществляющим подстройку системы программного управления, может находиться уровень структурной адаптации, осуществляющий дискретное изменение в схеме последней по мере исчерпания возможности подстройки. [7]

В промужутках между ремонтами необходима параметрическая адаптация, обусловливаемая тем, что при ректификаццд нефт происходит загрязнение тарелок колонны, и кроме того, сравнение идентичности моделей в различные межремонтные пробеги проводилось на данных, собранных за короткий отрезок времени. [8]

Для придания роботу способности к параметрической адаптации достаточно заменить его сервоприводы на самонастраивающиеся приводы. Отличительной чертой последних является нечувствительность ( инвариантность) по отношению к параметрическим возмущениям. [9]

Классификация типов адаптации. [10]

Очевидно, что методы решения задач структурной и параметрической адаптации различны, что и заставляет обращаться к такой дифференциации. На рис. 1.5.2 показана схема классификации различных типов адаптации. [11]

Данная глава посвящена решению прикладных задач параметрической адаптации объектов различной природы. Здесь рассматриваются процессы обучения, распознавания и идентификации, синтез логических элементов, планов эксперимента и датчиков случайных чисел с заданными свойствами. Указанные задачи решаются с использованием стохастических алгоритмов адаптации, или методов случайного поиска. Полученные результаты показывают эффективность этих алгоритмов. [12]

Из вышеизложенного следует, что для параметрической адаптации моделей процесса ППН целесообразно применение алгоритма Перельмана. [13]

Существенное значение при разработке АСУТП имеет вопрос о необходимости параметрической адаптации моделей, так как ее применение существенно повышает загрузку УВК. Для процесса ППН эта необходимость может возникать из-за загрязнения тарелок при ректификации тяжелых продуктов, изменения состава питания. Эти соображения делают принципиально важным изучение поведения параметров регрессионных моделей процесса ППН. [14]

Значения параметров дуг графа (6.1.8) могут подстраиваться специально на стадии параметрической адаптации, предшествующей отбору лучших структур. [15]

Страницы: 1 2 3 4