Точность - оценка - параметр
Cтраница 3
Качество оценки параметров в задачах этого класса существенно зависит и от выбора параметров регуляризации и других мер предотвращения последствий плохой обусловленности матриц. В следующем разделе приводятся процедуры определения принятых ранее в примерах ( см. рис. 5.24, 5.26) значений параметров регуляризации некоторые рекомендации по повышению достоверности и точности оценок параметров. [31]
Поскольку проверка справедливости необходимых и достаточных условий - не простая задача, выведен ряд достаточных, легко проверяемых условий однозначности характеризации процесса. Рассмотрены также характеризационные задачи для двух родственных классов систем, а именно систем с шумом типа авторегрессионного процесса и систем, выходной сигнал которых наблюдается в условиях добавления к нему аддитивного шума. Наконец, обсуждаются точность оценки параметров и пределы достижимой точности оценивания при заданном множестве наблюдений. [32]
Следует отметить, что обычно длительность испытаний значительно меньше прогнозируемых сроков службы, так как в противном случае резко увеличивается время испытания и снижается экономическая эффективность полученных результатов. Поэтому испытания проводят до отказа небольшой доли испытываемых изделий. В результате снижается точность оценки параметров выбранного закона распределения, так как доверительные границы для параметров закона распределения оказываются весьма приближенными. [33]
Случайные погрешности ( ошибки результатов измерений, различных коэффициентов, технологических данных) присутствуют в каждом измерении или определении параметра. Они неустранимы, но могут быть уменьшены до желаемой величины, причем знак погрешностей всегда остается неизвестным. Случайная погрешность служит мерой точности оценки параметра: меньше погрешность - точнее оценка. [34]
 |
Сигнальная функция с малыми колебаниями. [35] |
Возможен И другой подход к анализу такой сигнальной функции. Допустим, что ошибки измерения 617 большей частью малы, но существует и некоторая вероятность ( малая) появления больших ошибок. Тогда можно считать, что точность оценки параметра х определяется начальным участком сигнальной функции, но могут иметь место и аномальные большие ошибки. Вероятность отсутствия аномальных ошибок характеризует надежность измерения. При таком подходе сигнальные функции следует сравнивать по двум показателям: точности и надежности. [36]
Рассмотрим критерии оптимальности планов, которые в этом смысле являются логическим развитием свойств лучших линейных оценок, а также критерии улучшения некоторых статистических свойств модели. К первой относятся критерии, связанные с точностью оценок параметров, ко второй - критерии и свойства планов, связанные с точностью оценки модели. [37]
Линейные ортогональные планы 2 и 2k - p обладают также свойством ротата-бельности. Композиционные ротатабельные планы, предложенные Боксом и Хантером, не ортогональны. Если же в качестве критерия оптимальности выбирать ортогональность, то неизбежны некоторые потери в точности оценок параметров и регрессионной функции. [38]
Одно из направлений организации процесса диагностирования заключается в определении параметров состояния по их динамическим характеристикам при тестовом воздействии на объект. В процессе работы необходимо производить наблюдения как над входными воздействиями, так и над выходными реакциями. В условиях функционирования для идентификации необходимо создавать специальные внешние воздействия, которые могут изменять динамику системы, что в свою очередь может отразиться на точности оценки параметров. [39]
Полученный при испытаниях статистический материал часто имеет ограниченный объем. Это обычно связано с большой стоимостью и сложностью постановки каждого опыта, особенно при исследовании натурных конструкций. На практике в большинстве случаев требуется не только найти для статистического параметра подходящее численное значение, но и оценить его точность, а также достоверность результатов для рассматриваемой выборки. Чтобы дать представление о точности оценки параметра, в математической статистике пользуются так называемыми доверительными интервалами и доверительными вероятностями. [40]
Она является весовой функцией для результатов измерений. Произведение тригонометрических функций сглаживает неравномерные взвешивания по промежуткам интегрирования. Выбор функции F ( x, t) для данных задач не является однозначным; так как, например, исключение краевых условий означает потерю информации. Сохранение краевых условий может в ряде случаев улучшить точность оценки параметров системы транспорта газа, получаемых на основании неточных и немногочисленных результатов измерений. Такой метод позволяет идентифицировать параметры по ограниченному числу замеров давлений и расходов по-длине ( что важно для практических задач) и во времени, обеспечивая регулярный характер искомого решения. [41]
Свойства ортогональности и ротатабельности планов чрезвычайно удобны в практическом отношении, что способствует широкому применению этих планов в эксперименте. Линейные ортогональные планы 2 и 2k - p обладают та. Композиционные ротатабельные планы, предложенные Боксом и Хантером, не ортогональны. Если же в качестве критерия оптимальности выбирать ортогональность, то неизбежны некоторые потери в точности Оценок параметров и регрессионной функции. [42]
Свойства ортогональности и ротатабсльности планов чрезвычайно удобны в практическом отношении, что способствует широкому применению этих планов в эксперименте. Линейные ортогональные планы 2й и 2h - обладают также свойством ротатабельности. Композиционные ротатабельпыс планы, предложенные Боксом п Хантером, не ортогональны. Если же в качестве критерия оптимальности выбирать ортогональность, то неизбежны некоторые потерн в точности оценок параметров и регрессионной функции. [43]
 |
Моделирование маневрирующего ВС с помощью пятислойной НС. [44] |
Моделировалась трехслойная НС для оценки координат хну для РПД. ВС осуществляет РПД на постоянной высоте с постоянной скоростью 500 м / с. Персептрон ( 451) содержит один скрытый слой, содержащий 5 нейронов, входной слой из 4 нейронов и выходной слой из 1 нейрона. Для точной оценки параметров РПД на вход НС целесообразно подавать последовательность конечных разностей измеренных координат второго порядка. На рис. 2 показаны результаты моделирования пятислойной НС ( 4 20 15 10 1) для траектории маневрирующего объекта. Моделирование показывает, что повышение точности оценки параметров достигается усложнением НС. [45]
Страницы: 1 2 3 4