Cтраница 1
Окончательная дискриминация моделей проводится по характеру изменения апостериорных вероятностей. [1]
Другой способ дискриминации моделей при близких значениях Fm, предложенный в работах Бокса - Хилла, Химельблау, основан на использовании специальной дискриминантной функции, с последовательным бейсовским анализом априорных и апостериорных вероятностей. [2]
Второй метод дискриминации моделей основан на усовершенствовании наиболее часто применяемых в физико-химических исследованиях процедур - энтропийной Бокса-Хилла и обобщенного отношения вероятностей. Оно достигается за счет того, что с использованием ранее развитого способа построения выборочной плотности распределения параметров оказывается возможным построить также выборочную плотность распределения наблюдений, аппроксимируемую с необходимой точностью системой полиномов Чебышева-Эрмита. Последняя позволяет вычислить не приближенные, а точные значения дискриминирующих критериев, которые устанавливают как меру различия между конкурирующими моделями, так и условия проведения дискриминирующих опытов. Тем самым существенно повышается надежность используемых процедур дискриминации, направленных на поиск истинной физико-химической модели процесса, а также значительно сокращается длительность самой процедуры поиска, что приводит к заметному сокращению времени экспериментирования. [3]
После определения параметров проводят дискриминацию моделей, выбрав механизм роста по наилучшему совпадению с экспериментом. [4]
Если же обсуждать возможность расчета и дискриминации моделей не в принципе, а в действительных условиях, то необходимо иметь в виду следующее. Чем больше /, тем выше должна быть точность эксперимента. Для расчета парциальных давлений и особенно для дискриминации моделей необходимо, чтобы точность измерений была выше, чем изменение каждого из рассчитываемых парциальных давлений при переходе от точки к точке. При фиксированной точности эксперимента результаты будут тем лучше, чем шире интервал изменения независимого параметра ( Т или тга / F), в котором проводятся измерения. Однако необходимо помнить, что в действительности ширина этого интервала всегда ограничена, а значит, ограничено и число экспериментальных точек на кривых. [5]
Вопрос о необходимом количестве опытов для дискриминации моделей может представить собой предмет отдельного исследования. [6]
Тогда D будет характеризовать потери, вызванные неправильной дискриминацией модели, а Л - потери из-за неточного определения оценок неизвестных параметров. [7]
Тогда D будет характеризовать потери, вызванные неправильной дискриминацией модели, а А - потери из-за неточного определения оценок неизвестных параметров. [8]
На основе описанной процедуры Бокса и Хилла проведена дискриминация моделей I, II и III, IV и выбраны II и IV модели. [9]
Затем после предварительного 22-факторного эксперимента было проведено последовательное планирование по дискриминации моделей. [10]
Практический вывод, непосредственно следующий из приведенного анализа: при дискриминации конкурирующих моделей необходимо добиться приблизительно одинаковой точности прогноза для всех моделей. [11]
В заключение необходимо отметить эффективность рассмотренной процедуры совместного уточнения параметров и дискриминации моделей, позволяющей во многих случаях выявить наилучшую модель по меньшему числу наблюдений, чем при применении процедур последовательного уточнения и дискриминации моделей. [12]
Иногда вычислению оценок параметров 6 предшествует анализ экспериментальных данных с точки зрения дискриминации конкурирующих моделей. [13]
Ль k2, k3, ni П2, пз - После оценки параметров проводят дискриминацию моделей. [14]
При реализации такой последовательной процедуры поиска модели используются, естественно, методы и критерии, применяемые при решении задач по уточнению или определению оценок параметров и по дискриминации моделей. Это связано с тем, что если выбрана неадекватная предварительная модель, то теряет смысл задача уточнения оценок ее параметров, а если параметры модели оценены грубо, то трудно осуществить правильно дискриминацию моделей. [15]