Метод стохастической аппроксимации
Идентификация линейных и нелинейных стационарных процессов при помощи метода стохастической аппроксимации (метода последовательного градиентного поиска). Построение блок-схемы процесса способами стохастической аппроксимации и динамической регрессии.
Подобные документы
Задача аппроксимации ряда динамики, построение функции по конечному набору точек. Особенности минимаксной функции. Фрагмент программы создания и адаптации линейной сети. Результат аппроксимации данных. Традиционные методы сглаживания ряда динамики.
статья, добавлен 17.07.2013Общая характеристика алгоритма стохастической аппроксимации с пробным возмущением на входе. Знакомство с причинами изменения поведения алгоритмов в зависимости от входных параметров. Анализ задач минимизации нестационарного функционала среднего риска.
дипломная работа, добавлен 15.05.2013Методические рекомендации по аппроксимации методом наименьших квадратов. Метод последовательного исключения неизвестных (метод Гаусса). Количественная оценка погрешности аппроксимации. Алгоритм и код программы. Методика решения нормальных уравнений.
курсовая работа, добавлен 18.10.2017Анализирование аппроксимации Фонга как метода для точного затенения полигонов, её математическое описание и алгоритм создания. Практическая демонстрация реализации затенения с помощью полигональной аппроксимации. Проект сферы, созданный по методу Фонга.
курсовая работа, добавлен 04.02.2014Разработка и проверка блок-схемы алгоритма идентификации объекта правления по переходной характеристике. Особенность определения коэффициентов передаточной функции при аппроксимации вида. Моделирование системы автоматического управления на компьютере.
курсовая работа, добавлен 21.10.2017Особенности аппроксимации дискретных экспериментальных данных непрерывными моделями. Разработка программно-алгоритмических методов автоматизации распознавания изображений нейронов и реконструкции их трехмерного распределения в черной субстанции мозга.
статья, добавлен 05.11.2018Построение и использование линии тренда для решения технических задач. Этапы решения задач, выбор класса функций тренда, расчёт формальных критериев аппроксимации, использование метода наименьших квадратов и его модификации для линейных моделей.
лабораторная работа, добавлен 18.06.2009Приведение численных методов решения нелинейных уравнений, систем линейных и нелинейных алгебраических уравнений, дифференциальных уравнений, определенных интегралов. Методы аппроксимации дискретных функций и методы решения задач программирования.
учебное пособие, добавлен 09.12.2014Численные методы решения нелинейных уравнений, систем линейных и нелинейных алгебраических уравнений, дифференциальных уравнений и определенных интегралов. Методы аппроксимации дискретных функций и методы решения задач линейного программирования.
методичка, добавлен 27.02.2012Рассмотрение идеи метода, его алгоритма. Определение критерия останова. Оценка сходимости градиентного спуска с постоянным шагом. Выбор оптимального шага. Характеристика градиентного метода с дроблением шага. Разработка рекомендаций программисту.
реферат, добавлен 25.12.2018Описание и общее исследование аппроксимации 3-й краевой задачи схемами повышенного порядка точности. Получение и анализ аппроксимации оператора конвективно-диффузионного переноса разностной схемой, при том, что она обладает 4-ым порядком погрешности.
статья, добавлен 28.07.2017Моделирование задачи многомерной аппроксимации значений критериев и обратной задачи определения входных параметров по заданным значениям критериев с помощью нейронной сети. Алгоритм реализации задачи аппроксимации. Нахождения разложения для критериев.
реферат, добавлен 03.07.2017Использование метода половинного деления или дихотомии при нахождении корня уравнения. Рассмотрение метода приближенного решения уравнения. Построение алгоритма и блок-схемы нахождения корня уравнения с использованием метода половинного деления.
контрольная работа, добавлен 19.12.2017Использование метода Рунге-Кутты-Фельберга для численного решения обыкновенных дифференциальных уравнений и их систем. Основные методы нахождения порядка аппроксимации. Внешний вид процедуры для определения номера самой левой точки в массиве данных.
контрольная работа, добавлен 28.04.2014Особенность численного решения системы дифференциальных уравнений в среде MathCad. Характеристика метода Рунге-Кутта и модифицированного способа Эйлера. Главный анализ вычисления задачи аппроксимации. Сущность реализации количественного интегрирования.
контрольная работа, добавлен 30.10.2015Одномерные методы оптимизации. Минимизирование функции методом Фибоначчи квадратичной аппроксимации. Составление графика изменения длинны интервала неопределенности от номера итерации. Написание компьютерной программы на языке C# по оптимизации функций.
лабораторная работа, добавлен 19.06.2015ешение задачи интерполяции функций на языке программирования Python с использованием классического метода сплайн-аппроксимации функций и метода нейросетевой интерполяции. Сравнительный анализ эффективности решений задачи при разных выборах архитектуры.
контрольная работа, добавлен 25.12.2020Понятие и задачи аппроксимации и ее применение для использования эмпирических результатов. Постановка задачи интерполяции, кубический интерполяционный сплайн. Случаи глобальной интерполяции и этапы построения ее формул. Выполнение аппроксимации MathCAD.
курсовая работа, добавлен 13.10.2014Изучение задачи машинного моделирования системы. Характеристика метода имитационного моделирования, который позволяет проводить структурный, алгоритмический и параметрический синтез модели на компьютере. Определение особенностей процедур аппроксимации.
курсовая работа, добавлен 20.02.2015Методика выбора нейронной сети для решения задач регрессионного анализа многомерных данных. Оценка эффективности выбранной нейросети при решении задачи аппроксимации зашумленных данных. Результаты моделирования прочностных характеристик металла шва.
статья, добавлен 27.05.2018Методы моделирования стохастических процессов. Формализация концептуальной модели. Выбор, описание и проверка программных средств моделирования. Интерпретация моделирующей программы для детерминированного варианта модели и для стохастической системы.
курсовая работа, добавлен 29.11.2015Модифицированный метод Хука-Дживиса (при наличии ограничений) как один из методов прямого поиска для определения минимума функций и переменных. Блок-схемы данного метода и единичного исследования, текст программы. Анализ результатов работы программы.
реферат, добавлен 30.10.2010Описание критерия аппроксимации и способа его минимизации. Анализ метода вычисления коэффициентов нормальных уравнений. Исследование порядка определения норм аппроксимирующей функции по методике Гаусса. Результаты расчетов параметров на компьютере.
курсовая работа, добавлен 18.10.2017Анализ системы диагностирования, использующей метод последовательного сканирования. Порядок превращения всех триггеров большой интегральной схемы в один сдвигающий регистр. Определение состояния триггера логической схемы с помощью синхросигналов.
презентация, добавлен 15.11.2014Метод градиентного спуска. Решение задач оптимизации. Геометрическая интерпретация метода градиентного спуска с постоянным шагом. Критерии остановки процесса приближенного нахождения минимума. Выбор оптимального шага. Градиентный метод с дроблением шага.
реферат, добавлен 17.07.2013