Модельная структура
Cтраница 2
Первоначально, если модельная структура определена через физические параметры, необходимо на основе имеющейся априорной информации сформировать множество независимых линейных ограничений вида ( 10) на системные параметры, так чтобы по возможности число независимых линейных ограничений было равно разности между числом системных параметров и числом физических. Если последнее имеет место, то выводы об глобальной идентифицируемости модельной структуры с использованием ранга и порядка переносятся на модельную структуру, параметризованную физическими параметрами. Если, например, условие ранга для глобальной идентифицируемости выполняется, то исходная физически параметризованная модельная структура также является СГП. [16]
Рассмотрим для начала модельную структуру, диен 151 ( схема 2.71), содержащую два алкеновых фрагмента, которые различаются только тем, что в Одном из них имеется ди -, а в другом тризамещенная двойная связь. [17]
Рассмотрим для начала модельную структуру, диен 151 ( схема 2.71), содержащую два алкеновых фрагмента, которые различаются только тем, что в одном из них имеется да -, а в другом тризамещенная двойная связь. [18]
Рассмотрим для начала модельную структуру, диен 151 ( схема 2.71), содержащую два алкеновых фрагмента, которые различаются только тем, что в одном из них имеется ди -, а в другом тризамещенная двойная связь. [19]
В настоящем параграфе представлены нелинейные модельные структуры, реализованные на МНС, предназначенные для идентификации стохастических динамических систем. Прототипами нейросетевых моделей являются линейные представления динамических систем, рассмотренные в главе 1 настоящей работы. Значительное внимание уделяется выбору внешней и внутренней структуры нейросетевых моделей. [20]
Очевидно, что каждая древовидная модельная структура связна. В S5 каждая конечная или счетная связная модельная структура является древовидной 85-модельной структурой. Действительно, существуют связные 85-модельные структуры ( например, W G, H и отношение R связывает все пары), являющиеся древовидными 85-модельными структурами, но не являющиеся древовидными S4 - модельными структурами. [21]
Уравнение (10.4) описывает поведение модельной структуры во всех типах деформации при малых растяжениях. [22]
Вполне естественным способом построения нейросетевых модельных структур является использование методов идентификации на основе линейных моделей. [23]
В этом случае сравнение различных модельных структур и подтверждение модели достаточно проблематичны. [24]
Приступим теперь к определению конкретной модельной структуры А, которая и будет единственной существенной для дальнейшего. [25]
Модель, ассоциированная с древовидной модельной структурой, называется древовидной моделью. [26]
 |
Два варианта квадратного ковра Серпинского 243x243 и 256x256 пикселей с точно известными величинами фрактальной размерности D0 1п ( 8Лп ( 3 1 89279 и 01п 12Лп ( 4 1 79248. [27] |
В данном пункте на модельных структурах показывается, что наличие псевдоспектров действительно можно рассматривать как собственное свойство носителя меры, связанное с нарушением симметрии ( НС) его геометрической структуры. [28]
Расчет рентгеновской дифракции на модельных структурах полиэтилентерефталата [247, 248] показал, что при сохранении параллельности цепей и закономерном их сдвиге вдоль оси текстуры, в этом полимере имеются нарушения сетки и поворота, если он находится в газокристаллическом состоянии. [29]
Страницы: 1 2 3 4