Исследование процессов управления распределенными средами проекционным алгоритмом стохастической аппроксимации
Проекционный алгоритм стохастической аппроксимации, позволяющий выполнять автоматизированное управление процессами в распределенной среде. Семейство графиков функциональных зависимостей величины текущих средних потерь от шага алгоритма, адаптивный выбор.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 29.08.2016 |
| Размер файла | 205,7 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
HTML-версии работы пока нет.
Cкачать архив работы можно перейдя по ссылке, которая находятся ниже.
Подобные документы
Выбор метода моделирования дифференциальной стохастической системы и постановка задачи. Построение численной модели дифференциальной стохастической системы. Результаты моделирования. Текст программы. Проверка датчика случайных.
курсовая работа [429,6 K], добавлен 22.06.2007Понятие искусственного нейрона и искусственных нейронных сетей. Сущность процесса обучения нейронной сети и аппроксимации функции. Смысл алгоритма обучения с учителем. Построение и обучение нейронной сети для аппроксимации функции в среде Matlab.
лабораторная работа [1,1 M], добавлен 05.10.2010Сущность метода неопределённых коэффициентов, использование интерполяционных многочленов и разностных соотношений для аппроксимации производных. Алгоритм программы и обоснование языка программирования. Экспериментальное исследование и решение задачи.
курсовая работа [227,4 K], добавлен 30.04.2009Обучение нейронных сетей как мощного метода моделирования, позволяющего воспроизводить сложные зависимости. Реализация алгоритма обратного распространения ошибки на примере аппроксимации функции. Анализ алгоритма обратного распространения ошибки.
реферат [654,2 K], добавлен 09.06.2014Выявление связей входных-выходных переменных. Алгоритм работы системы в режимах нормальной эксплуатации и ручного управления. Построение регрессионной модели и на ее основе определение оптимального режима работы химического реактора. Выбор регулятора.
курсовая работа [9,9 M], добавлен 18.01.2015Оценка погрешности и точности в математике. Составление программы и алгоритма для численного дифференцирования с заданной допустимой погрешностью на алгоритмическом языке Turbo Pascal 7.0. Составление алгоритма и программы аппроксимации функции.
курсовая работа [810,6 K], добавлен 24.03.2012Описание мониторинга выбросов случайных процессов контролируемых параметров. Основные принципы обработки статистических данных в базисе аддитивной аппроксимации стандартными распределениями. Разработка методов аппроксимирующих вкладов значений выборки.
контрольная работа [308,2 K], добавлен 19.08.2015Анализ функциональной структуры и обеспечивающей части АСУ. Проектирование функциональной структуры подсистемы управления проблемами, разработка модели в среде CPN Tools и алгоритма работы. Описание программного и технического обеспечения проекта.
дипломная работа [5,6 M], добавлен 26.06.2011Изучение вопросов, связанных с проектированием и эксплуатацией автоматизированных систем управления технологическими объектами. Разработка оптимального управления технологическим объектом управления - парогенератором. Выбор закона регулирования.
курсовая работа [5,2 M], добавлен 18.01.2015Сущность интеллектуальных систем. Запись математического выражения в виде ориентированного графа. Особенности разработки генетического алгоритма для решения задачи аппроксимации логического вывода экспертной системы на основе метода сетевого оператора.
дипломная работа [1,0 M], добавлен 17.09.2013Формальная схема и закон функционирования моделируемой вычислительной системы для обработки программ. Составление алгоритма моделирующей программы на языке GPSS и листинга программы для стохастической модели. Верификация программы и анализ результатов.
курсовая работа [347,3 K], добавлен 21.01.2013Решение задачи аппроксимации поверхности при помощи системы нечёткого вывода. Определение входных и выходных переменных, их термы; алгоритм Сугено. Подбор функций принадлежности, построение базы правил, необходимых для связи входных и выходных переменных.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 31.05.2014Разработка нейросетевой технологии, решающей задачу аппроксимации погодных данных на примере температуры, и веб представления, отображающего результат аппроксимации и позволяющего получить погодные данные в любой интересующей пользователя точке.
дипломная работа [3,4 M], добавлен 24.02.2015Характеристика методов нечеткого моделирования и изучение системы кластеризации в пакетах прикладных программ. Разработка и реализация алгоритма для оптимизации базы правил нечеткого классификатора с помощью генетического алгоритма аппроксимации функции.
дипломная работа [1,9 M], добавлен 21.06.2014Подбор средствами MS Excel подходящего варианта аппроксимации (линейной, логарифмической, степенной, полиномиальной) по заданным данным. Доказательство оптимальности выбора путем сравнения коэффициентов достоверности и аппроксимации для каждого варианта.
контрольная работа [1,3 M], добавлен 19.08.2010Обзор методов и подходов решения поставленной задачи аппроксимации логического вывода экспертной системы. Разработка и описание метода сетевого оператора для решения данной задачи. Разработка алгоритма решения. Проведение вычислительного эксперимента.
дипломная работа [1,5 M], добавлен 23.02.2015Управление процессами - часть операционной системы, влияющая на функционирование вычислительной машины. Контекст дескриптор процесса и алгоритм его планирования. Средства синхронизации и взаимодействия процессов. Критическая секция, тупики и нити.
лекция [166,6 K], добавлен 05.02.2009Понятие и суть нечеткой логики и генетических алгоритмов. Характеристика программных пакетов для работы с системами искусственного интеллекта в среде Matlab R2009b. Реализация аппроксимации функции с применением аппарата нечеткого логического вывода.
курсовая работа [2,3 M], добавлен 23.06.2012Способы решения системы дифференциальных, нелинейный и линейных уравнений. Понятие интерполирования и аппроксимации. Основные принципы линейного программирования. Сущность и условия применения трендового анализа. Алгоритм создания электронной таблицы.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 02.01.2012Написание программы, реализующей алгоритм RLE, позволяющий кодировать, декодировать файлы любого формата и размера, предоставлять пользователю информацию о степени их сжатия. Анализ эффективности кода. Экспериментальная оценка алгоритма программы.
контрольная работа [151,7 K], добавлен 29.05.2013
