Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "aproksymacja" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Osiadanie powierzchni terenu w budownictwie na terenach górniczych
Subsidence of the land surface in construction in mining areas
Autorzy:
Paleczek, Witold
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2202707.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polski Związek Inżynierów i Techników Budownictwa
Tematy:
osiadanie powierzchni
tereny górnicze
aproksymacja
masyw skalny
dane empiryczne
obliczenia
surface subsidence
mining areas
approximation
rock massif
empirical data
calculations
Opis:
Przedstawiono wyniki aproksymacji funkcji osiadania dwóch znanych teorii, tj. teorii Knothego-Budryka oraz teorii Chudka-Stefańskiego. Dotyczą one wpływów podziemnej eksploatacji górniczej na powierzchnię i górotwór. Funkcję obniżeń, określoną w tych teoriach wzorami całkowymi, aproksymowano do postaci algebraicznej, w taki sposób, aby nie było konieczności stosowania rachunku całkowego, uwzględniając jednocześnie średnie wartości geomechaniczne masywu skalnego. Dane empiryczne pozyskane z 34 rodzajów skał pozyskanych z 16 otworów wiertniczo-badawczych. Uzyskane zależności matematyczne umożliwiają obliczanie obniżeń powierzchni terenu na podstawie znanej geometrii wyrobisk i ich głębokości zalegania oraz wymienionych tu parametrów górotworu. Zaproponowano wzory empiryczne do oszacowania obrzeża eksploatacyjnego w funkcji zadanych parametrów geomechanicznych. Porównano różnice wyników otrzymywanych ze wzorów całkowych i otrzymanych wzorów aproksymujących.
The results of the approximation of the settlement function of two known theories, i.e. the Knothe-Budryk theory and the Chudek-Stefański theory, are presented. They concern the impact of underground mining on the surface and rock mass. The subsidence function, defined in these Theories by integral formulas, was approximated to an algebraic form in such a way that there was no need to use integral calculus, while taking into account the average geomechanical values of the rock mass. Empirical data obtained from 34 types of rocks obtained from 16 boreholes. The obtained mathematical dependencies enable the calculation of land surface depressions based on the known geometry of excavations and their depth, as well as the rock mass parameters listed here. Empirical formulas for the estimation of the exploitation margin as a function of the given geomechanical parameters were proposed.
Źródło:
Przegląd Budowlany; 2022, 93, 11-12; 86--89
0033-2038
Pojawia się w:
Przegląd Budowlany
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Polynomial approximation of regular functions of a quaternionic variable
Autorzy:
Szczepański, Jerzy
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/29521112.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Akademia Tarnowska
Tematy:
quaternionic regular functions
polynomial approximation
Bernstein-Walsh-Siciak theorem
Bernstein-Markov condition
polynomial extremal function
Bernstein-Walsh inequality
czwartorzędowe funkcje regularne
aproksymacja wielomianowa
twierdzenie Bernsteina-Walsha-Siciaka
warunek Bernsteina-Markowa
funkcja ekstremalna wielomianu
nierówność Bernsteina-Walsha
Opis:
We consider Bernstein-Walsh-Siciak-type theorems on the polynomial approximation in the case of regular functions of one quaternionic variable and their applications to the uniform approximation and approximation in $ L^p $ norms with respect to measures satisfying the Bernstein-Markov condition.
Źródło:
Science, Technology and Innovation; 2022, 16, 3-4; 28-41
2544-9125
Pojawia się w:
Science, Technology and Innovation
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An enhanced differential evolution algorithmwith adaptive weight bounds for efficient training ofneural networks
Ulepszony algorytm ewolucji różnicowej z adaptacyjnymi granicami wag dla efektywnego szkolenia sieci neuronowych
Autorzy:
Limtrakul, Saithip
Wetweerapong, Jeerayut
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27315365.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
neural network
differential evolution
training neural network
function approximation
sieć neuronowa
ewolucja różnicowa
trening sieci neuronowej
aproksymacja funkcji
Opis:
Artificial neural networks are essential intelligent tools for various learning tasks. Training them is challenging due to the nature of the data set, many training weights, and their dependency, which gives rise to a complicated high-dimensional error function for minimization. Thus, global optimization methods have become an alternative approach. Many variants of differential evolution (DE) have been applied as training methods to approximate the weights of a neural network. However, empirical studies show that they suffer from generally fixed weight bounds. In this research, we propose an enhanced differential evolution algorithm with adaptive weight bound adjustment (DEAW) for the efficient training of neural networks. The DEAW algorithm uses small initial weight bounds and adaptive adjustment in the mutation process. It gradually extends the bounds when a component of a mutant vector reaches its limits. We also experiment with using several scales of an activation function with the DEAW algorithm. Then, we apply the proposed method with its suitable setting to solve function approximation problems. DEAW can achieve satisfactory results compared to exact solutions.
Sztuczne sieci neuronowe są niezbędnymi inteligentnymi narzędziami do realizacji różnych zadań uczenia się. Ich szkolenie stanowi wyzwanie ze względu na charakter zbioru danych, wiele wag treningowych i ich zależności, co powoduje powstanie skomplikowanej, wielowymiarowej funkcji błędu do minimalizacji. Dlatego alternatywnym podejściem stały się metody optymalizacji globalnej. Wiele wariantów ewolucji różnicowej (DE) zostało zastosowanych jako metody treningowe do aproksymacji wag sieci neuronowej. Jednak badania empiryczne pokazują, że cierpią one z powodu ogólnie ustalonych granic wag. W tym badaniu proponujemy ulepszony algorytm ewolucji różnicowej z adaptacyjnym dopasowaniem granic wag (DEAW) dla efektywnego szkolenia sieci neuronowych. Algorytm DEAW wykorzystuje małe początkowe granice wag i adaptacyjne dostosowanie w procesie mutacji. Stopniowo rozszerza on granice, gdy składowa wektora mutacji osiąga swoje granice. Eksperymentujemy również z wykorzystaniem kilku skal funkcji aktywacji z algorytmem DEAW. Następnie, stosujemy proponowaną metodę z jej odpowiednim ustawieniem do rozwiązywania problemów aproksymacji funkcji. DEAW może osiągnąć zadowalające rezultaty w porównaniu z rozwiązaniami dokładnymi.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2023, 13, 1; 4--13
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies