Cтраница 2
Это позволяет определить возрастание значения среднего квадрата ошибки слежения и среднего значения квадрата входной переменной, положив r ( t ] и vm ( t) равными нулю. [16]
Задача определения оптимальной системы по критерию среднего квадрата ошибки впервые была поставлена и решена советским математиком академиком А. Н. Колмогоровым ( 1941 г.) как задача интерполяции и экстраполяции дискретных случайных последовательностей. Позже в работах советских и зарубежных ученых были сделаны многочисленные шаги в направлении развития и обобщения этой теории, в результате чего она превратилась в эффективный инструмент проектирования систем управления. [17]
Для исследования точности прогноза проводится анализ среднего квадрата ошибки прогноза от объема обучающей выборки N и базы прогноза k с целью получения оптимальной точности прогноза. [18]
Третий выходной параметр distor содержит значение среднего квадрата ошибки квантования. [19]
Конечной целью решения задачи является минимизация среднего квадрата ошибки путем соответствующего выбора импульсной характеристики w ( t) системы. [20]
Если распределение помехи точно нормально, то средний квадрат ошибки робастной оценки лишь не намного больше среднего квадрата ошибки квазимаксимально правдоподобной оценки. Однако, если помеха имеет распределение типа смеси, то средний квадрат ошибки робастной оценки изменяется не очень сильно, тогда как для квазимаксимально правдоподобной оценки изменение может быть весьма значительным. Таким образом, средний квадрат ошибки для робастной оценки в случае смеси распределений оказывается значительно меньшим, чем для квазимаксимально правдоподобной оценки. [21]
Уравнение (10.50) дает оптимальную по критерию минимума среднего квадрата ошибки оценку оператора стационарного объекта. [22]
С учетом (7.8) выражение для минимального значения среднего квадрата ошибки приобретает вид ( ср. [23]
Естественно стремление пользоваться такими оценками, для которых средний квадрат ошибки 6 или равен о, или близок к SQ. Для нахождения таких оценок во многих случаях оказывается полезным понятие достаточной статистики. [24]
В большинстве случаев показателем - качества работы является средний квадрат ошибки системы, а минимизация его составляет основную сущность самонастройки. Минимизация некоторой степени модуля ошибки е ( р) [27] является обобщением критерия минимума среднего квадрата. [25]
Очевидно, 9 - состоятельная оценка, а средний квадрат ошибки определения компонент 9 может быть найден тем же способом, что и выше. [26]
Наиболее часто в задачах фильтрации используются критерий минимума среднего квадрата ошибки, критерий максимального отношения сигнал / шум и критерий максимума апостериорной вероятности. [27]
Необходимо выбрать корректирующее устройство из условия достижения близости средних квадратов ошибок в рассматриваемой нелинейной и оптимальной системах. [28]
Из формулы ( 11 75) следует, что средний квадрат ошибки состоит из двух частей. Первый член правой части является дисперсионной функцией и представляет собой дисперсию D YJxj условных математических ожиданий случайных величин Yt на Xj. Этот член обусловлен случайным характером входа при фиксированном значении случайного оператора, равном его несмещенной оценке. [29]
Параметры ( 5, ш выбирают из условия минимизации среднего квадрата ошибки такой аппроксимации. [30]