Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "aproksymacja" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów

Dostawca treści

Podbaza

Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 182
Tytuł:
Zastosowanie metod numerycznych do aproksymacji krzywych miazszosci
Autorzy:
Przybylska, K.
Przybylski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/817480.pdf
Data publikacji:
1994
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Leśne
Tematy:
aproksymacja
planowanie
lesnictwo
inwentaryzacja lasu
urzadzanie lasu
zasobnosc drzewostanu
metody numeryczne
krzywe miazszosci
Źródło:
Sylwan; 1994, 138, 04; 63-70
0039-7660
Pojawia się w:
Sylwan
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Iterative Construction and Optimization of Fuzzy Models
Autorzy:
Golea, N.
Benmahammed, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908273.pdf
Data publikacji:
1999
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
aproksymacja rozmyta
optymalizacja iteracyjna
fuzzy approximation
decoupled learning
iterative optimization
Opis:
In this paper, a constructive approach to the fuzzy model selection problem is developed. First, the selection of membership functions is decoupled from parameter calculations using an orthogonalization procedure. Since each membership function depends only on its own parameters, the selection of rules is performed in a sequential manner. At each learning step, a new membership function is created and its parameters are optimized. The resulting parameter calculation boils down to the solution of a triangular system. This approach reduces significantly the computational complexity, and allows for the derivation of a simple optimization algorithm. In addition, optimization of the membership functions is related to the approximation accuracy. Simulation results, when compared with the orthogonal least-squares algorithm, show that this approach is less sensitive to the size of the training data and converges rapidly.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 1999, 9, 4; 899-919
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Random approximations in multiobjective programming - with an application to portfolio optimization with shortfall constraints
Autorzy:
Vogel, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/205947.pdf
Data publikacji:
1999
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
aproksymacja stochastyczna
optymalizacja
prawdopodobieństwo
programowanie matematyczne
stabilność
estimated quantities
Markowitz model
multiobjective progranming
portfolio
probabilistic constraints
stability
Opis:
Decision makers often heave to deal with a programming problem vhere some of the quantities are unknown. They will usually estimate these quantities and solve the problem as it then appears - the "approximate problem". Thus, there is a need to establish conditions which will ensure that the solutions to the approximate problem will come close to the solutions to the true problem in a suitable manner. The paper summarizes such results for multiobjective programming problems. The results ase illustrated by means of the Markowitz model of portfolio optimization. In order to show how probabilistic constraints may be dealt with using this framework, a shortfall constraint is taken into account.
Źródło:
Control and Cybernetics; 1999, 28, 4; 703-724
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Stochastic Neural Networks for Feasibility Checking
Autorzy:
Strausz, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908272.pdf
Data publikacji:
1999
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
optymalizacja
sieć neuronowa
aproksymacja
optimization
neural networks
simulated annealing
mean-field approximation
Opis:
Complex diagnosis problems, defined by high-level models, often lead to constraint-based discrete optimization tasks. A logical description of large, complex systems usually contains numerous variables. The first test of the logical description is typically to check the feasibility in order to know that there is no contradiction in the model. This can be formulated as an optimization problem and methods of discrete optimization theory can then be used. The purpose of the paper is to show that stochastic neural networks can be applied to this type of tasks and the networks are efficient tools for finding feasible or good-quality configurations. Boltzmann and mean-field neural networks were tested on large-sized complex problems.The paper presents simulation results obtained from a real application task and compares the performance of the neural networks being examined.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 1999, 9, 4; 921-937
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Kinematic Approximation of Robotic Manipulators
Autorzy:
Dulęba, I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/911220.pdf
Data publikacji:
2000
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
manipulator
kinematyka
aproksymacja
kinematics
approximation
metrics
ULB robot
Opis:
A kinematic approximation of the nominal, reference kinematics of a manipulator is addressed. The approximation task leads to a minimax optimization problem. Some modifications facilitating the implementation of the algorithm in search spaces of high dimensionalities are presented. A sub-gradient mesh algorithm of solving the minimax task is given in detail. The approximation of the CYBOTECH manipulator with a ULB robot is provided based on the use of the Chebyshev metric. As an alternative, some measures of proximity of manipulators are also introduced.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2000, 10, 3; 605-622
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Similarity-based methods : a general framework for classification, approximation and association
Autorzy:
Duch, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206007.pdf
Data publikacji:
2000
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
aproksymacja
klasyfikacja
optymalizacja
pamięć asocjacyjna
approximation
associative memory
classification
feature selection
kNN
optimization
similarity-based methods
Opis:
Similarity-based methods (SBM) are a generalization of the minimal distance (MD) methods which form a basis of several machine learning and pattern recognition methods. Investigation of similarity leads to a fruitful framework in which many classification, approximation and association methods are accommodated. Probability p(C|X; M) of assigning class C to a vector X, given a classification model M, depends on adaptive parameters and procedures used in construction of the model. Systematic overview of choices available for model building is presented and numerous improvements suggested. Similarity-Based Methods have natural neural-network type realizations. Such neural network models as the Radial Basis Functions (RBF) and the Multilayer Perceptrons (MLPs) are included in this framework as special cases. SBM may also include several different submodels and a procedure to combine their results. Many new versions of similarity-based methods are derived from this framework. A search in the space of all methods belonging to the SBM framework finds a particular combination of parameterizations and procedures that is most appropriate for a given data. No single classification method can beat this approach. Preliminary implementation of SBM elements tested on a real-world datasets gave very good results.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2000, 29, 4; 937-967
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Approximation of Large-Scale Dynamical Systems: an Overview
Autorzy:
Antoulas, A. C.
Sorensen, D. C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908058.pdf
Data publikacji:
2001
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
aproksymacja
system dynamiczny
model reduction
SVD
Hankel
balancing
Krylov
Opis:
In this paper we review the state of affairs in the area of approximation of large-scale systems. We distinguish three basic categories, namely the {SVD}-based, the {Krylov}-based and the {SVD-Krylov}-based approximation methods. The first two were developed independently of each other and have distinct sets of attributes and drawbacks. The third approach seeks to combine the best attributes of the first two.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2001, 11, 5; 1093-1121
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Aproksymacja sygnału przejściowego prędkości obrotowej z użyciem funkcji wzorca
Approximation of transient signal of rotational speed using function of standard
Autorzy:
Proch, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327974.pdf
Data publikacji:
2001
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
model matematyczny
sygnał
sygnał nieokresowy
aproksymacja
silnik elektryczny
prędkość obrotowa
electric motor
rotational speed
signal
approximation
Opis:
W pracy podano model matematyczny sygnały przejściowego prędkości obrotowej silnika elektrycznego. Przeprowadzono analizę sygnału wyznaczając parametry procesu przejściowego: czasy opóźnienia i narastania oraz wartości: początkową i ustaloną przebiegu.
In the paper there was presended the mathemetical model of the transient signal of rotational speed of e electric motor. The analysis of the signal was done derermining the parameters of the trasient process: delay and accretion times and initial and inical and fixed.
Źródło:
Diagnostyka; 2001, 25; 44-48
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On uniformly approximate convex and strongly alpha(.)-paraconvex functions
Autorzy:
Rolewicz, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/205953.pdf
Data publikacji:
2001
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
aproksymacja funkcji wypukłych i parawypukłych
różniczkowalność Frecheta
approximate convex and paraconvex functions
Frechet differentiability
Opis:
In the paper the equivalence of the notions of uniformly approximate convex functions and strongly alpha(.)-paraconvex functions will be presented. As a consequence we obtain that uniformly approximate convex functions are Frechet differentiable on residual sets.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2001, 30, 3; 323-330
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Error estimates for the finite-element approximation of a semilinear elliptic control problem
Autorzy:
Casas, E.
Troeltzsch, F.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206743.pdf
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
aproksymacja numeryczna
metoda elementu skończonego
równanie eliptyczne półliniowe
sterowanie rozproszone
distributed control
error estimates
finite element method
numerical approximation
semilinear elliptic equation
Opis:
We consider the finite-element approximation of a distributed optimal control problem governed by a semilinear elliptic partial differential equation, where pointwise constraints on the control are given. We prove the existence of local approximate solutions converging to a given local reference solution. Moreover, we derive error estimates for local solutions in the maximum norm.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2002, 31, 3; 695-712
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Neuro-fuzzy TSK network for approximation of static and dynamic functions
Autorzy:
Linh, T.
Osowski, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/205951.pdf
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
algorytm uczenia się
aproksymacja
sieć neuronowo-rozmyta
approximation
learning algorithms
neuro-fuzzy networks
Opis:
The paper presents the neuro-fuzzy network in application to the approximation of the static and dynamic functions. The network implements the Takagi-Sugeno inference rules. The learning algorithm is based on the hybrid approach, splitting the learning phase into two stages : the adaptation of the linear output weights using the SVD algorithm and the conventional steepest descent backpropagation rule in application to the adaptation of the nonlinear parameters of the membership functions. The new approach to the generation of the inference rules, based on the fuzzy self-organization is proposed and the algorithm of automatic determination of the number of these rules has been also implemented. The method has been applied for the off-line modelling of static nonlinear relations and on-line simulation of the dynamic systems.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2002, 31, 2; 309-326
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimal control of constrained delay-differential inclusions with multivalued initial conditions
Autorzy:
Mordukhovich, B. S.
Wang, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/970519.pdf
Data publikacji:
2003
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
aproksymacja dyskretna
warunek konieczny optymalności
analiza wariacyjna
stabilność
optymalizacja niegładka
różniczkowanie uogólnione
delay-differential inclusions
discrete approximations
necessary optimality conditions
variational analysis
stability
nonsmooth optimization
generalized differentiation
Opis:
This paper studies a general optimal control problem for nonconvex delay-differential inclusions with endpoint constraints. In contrast to previous publications on this topic, we incorporate time-dependent set constraints on the initial interval, which are specific for systems with delays and provide an additional source for optimization. Our variational analysis is based on well-posed discrete approximations of constrained delay-differential inclusions by a family of time-delayed systems with discrete dynamics and perturbed constraints. Using convergence results for discrete approximations and advanced tools of nonsmooth variational analysis, we derive necessary optimality conditions for constrained delay-differential inclusions in both Euler-Lagrange and Hamiltonian forms involving nonconvex generalized differential constructions for nonsmooth functions, sets, and set-valued mappings.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2003, 32, 3; 585-609
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 182

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