Informacja

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

Wyszukujesz frazę "minimization criterion" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Regresja i niepewność linii prostej dla pomiarów obu zmiennych x i y ze wszystkimi korelacjam
Regression and Uncertainty of a Straight-Line for Measurements of x and y Variables with All Correlations
Autorzy:
Puchalski, Jacek
Warsza, Zygmunt Lech
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2090884.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
regresja liniowa
regresja linii prostej
pomiar współrzędnych punktu
niepewność
kryterium minimalizacji
prosta regresji
pasmo niepewności
autokorelacja
korelacja wzajemna
measurement of point coordinates
uncertainty
linear regression
minimization criterion
regression straight- line
uncertainty band
autocorrelation
cross-correlation
Opis:
Praca kontynuuje cykl publikacji o szacowaniu metodą regresji liniowej parametrów równania i granic pasma niepewności linii prostej y = ax + b dopasowanej do wyników pomiarów obu współrzędnych punktów badanych. Rozpatrzono przypadek ogólny, gdy współrzędne te mają różne niepewności i występują wszystkie możliwe autokorelacje i korelacje wzajemne. Zastosowano opis równaniami macierzowymi. Wyniki pomiarów współrzędnych przedstawiono jako elementy wektorów w X i Y. Propagację niepewności opisano macierzą kowariancji UZ o czterech macierzach składowych, tj. UX i UY – dla niepewności i autokorelacji zmiennych X i Y oraz UXY i jej transpozycja UTXY - dla korelacji wzajemnych. Podano równanie linii prostej i granice jej pasma niepewności. Otrzymane je dla funkcji parametrów a i b spełniającej tzw. kryterium totalne WTLS, tj. minimum sumy kwadratów odległości punktów od prostej ważonych przez odwrotności niepewności współrzędnych. Przy nieskorelowaniu współrzędnych różnych punktów stosuje się uproszczone kryterium WLS. Kierunki rzutowania punktów wnikają z minimalizacji funkcji opisującej kryterium. W przypadku ogólnym istnieje tylko rozwiązanie numeryczne. Zilustrowano to przykładem. Parametry a i b linii prostej wyznaczono numerycznie z powiększonych fragmentów wykresu funkcji kryterialnej wokół jej minimum. Podano też warunki wymagane dla niepewności i korelacji współrzędnych punktów, które umożliwiają uzyskanie rozwiązania analitycznego i jego przykład.
The work continues the series of publications on the estimation of the parameters of the equation and the limits of the uncertainty band of the straight-line y = ax + b fitted to the measurement results of both coordinates of the tested points with the use of the linear regression method. A general case was considered when these coordinates have different uncertainties and there are all possible autocorrelations and cross-correlations. Description of matrix equations was used. The results of the coordinate measurements are presented as elements of the X and Y vectors. The propagation of their uncertainty was described by the UZ covariance matrix with four component matrices, i.e., UX and UY - for the uncertainties and autocorrelations of X and of Y, and UXY and its transposition UTXY - for the cross-correlations. The equation of a straight line and of the borders of its uncertainty band are given. Obtained them for the function of parameters a and b satisfying the so-called total criterion WTLS, i.e., the minimum sum of squared distances of points from the straight line weighted by the reciprocal of the coordinate uncertainty. When the coordinates of different points are not correlated, the simplified criterion WLS is used. The directions of projecting the points result from the minimization of the function describing the criterion. In the general case, there is only a numerical solution. This is illustrated by an example, in which the parameters a and b of the straight line were determined numerically from the enlarged fragments of the graph of the criterion function around its minimum. The conditions for the uncertainty and correlation of coordinates of points required to obtain an analytical solution and its example are also given.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2022, 26, 2; 47--58
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie metody optymalizacji nieliniowej Neldera-Meada do konstrukcji odwzorowań kartograficznych o możliwie najlepszym rozkładzie zniekształceń odwzorowawczych - na przykładzie odwzorowania azymutalnego
Application of Nelder-Mead nonlinear optimization method for minimizing map projection distortion - demostrated on an azimuthal projection
Autorzy:
Latuszek, K J
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/346198.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
Tematy:
kartografia matematyczna
odwzorowania azymutalne
minimalizacja zniekształceń odwzorowawczych
kryterium Airy’ego
algorytm Neldera-Meada
mathematical cartography
azimuthal projections
minimization of projection distortion
Airy's criterion
Nelder-Mead algorithm
Opis:
Poszukiwanie odwzorowań o optymalnym rozkładzie zniekształceń odwzorowawczych, według kryteriów integrujących różne miary tych zniekształceń, jest jednym z ważniejszych zadań kartografii matematycznej. W XIX wieku zostały zaproponowane liczne kryteria całkowe, których minimalizacja dla danego odwzorowania utożsamiana jest z uzyskaniem dla niego optymalnego rozkładu zniekształceń. W erze masowej komputeryzacji i wzrostu możliwości obliczeniowej komputerów, popularne stały się obok rozwiązań ścisłych wspomnianych kryteriów, przybliżone rozwiązania numeryczne – oparte na metodach optymalizacji nieliniowej. Bezgradientowa metoda optymalizacji nieliniowej zaproponowana przez Neldera-Meada (Nelder i Mead, 1965), została wykorzystana do optymalizacji rozkładu zniekształceń odwzorowań sfery dla opracowań małoskalowych przez Cantersa (2002). Canters optymalizował odwzorowania całego globu opisane przez szeregi dwuparametrowych wielomianów stopnia piątego, gdzie parametrami były szerokość i długość geograficzna na sferze lub współrzędne płaskie pewnego wyjściowego odwzorowania. Za funkcję celu przyjmowana była wartość zrewidowanej miary Petersa (Canters, 2002) – porównującej dużą liczbę losowo wybranych odległości na powierzchni oryginału z odpowiadającymi im odległościami na powierzchni obrazu. W niniejszej pracy wspomniany algorytm zostanie wykorzystany do optymalizacji rozkładu zniekształceń odwzorowania azymutalnego normalnego sfery według kryterium Airy’ego. Uzyskane rozwiązanie będzie porównane z rozwiązaniem ścisłym dla tego kryterium, podanym przez Gdowskiego (1967). Promień równoleżnika we wzorach na współrzędne płaskie optymalizowanego odwzorowania wyrażony będzie kombinacją liniową promienia w odwzorowaniu początkowym i wyrazów szeregu potęgowego odległości sferycznej od bieguna północnego ∂.
The search for map projections with least possible distortion, satisfying selected criteria which integrate different measures of distortion, is one of the more important tasks of cartography. In the nineteenth century, many integral based criterions have been proposed, minimization of which is considered as achieving an optimal distortion pattern for a given projection. In the present time of mass computerization and constantly rising computation speed, popularity of numerical solutions of the mentioned criteria has risen. These numerical solutions are achieved by application of nonlinear optimization methods. A nonlinear function minimization method proposed by Nelder and Mead (Nelder and Mead, 1965) was used to optimize map projections of the spherical globe for small scale mapping by Frank Canters (2002). Canters optimized projections of the whole globe, for which flat coordinates were given by fifth order polynomials. Parameters of these polynomials were either longitude and latitude on the globe or flat coordinates of a given parent projection. The objective function was the revised Peters measure of distortion (Canters, 2002), which is a finite distortion measure comparing distance between two given points on the globe with their distance on the map, for a large set of randomly chosen points. In the present study, Nelder-Mead algorithm is used to minimize distortion of an azimuthal projection of the sphere in the normal aspect, so that it will satisfy Airy’s criterion. The obtained solution will be then compared with an analytical-strict solution for this criterion, as given by Gdowski (1967). The parallel radius in the formulas describing flat coordinates of the optimized projection is written as a linear combination of the parent projections radius and a power series of ∂ , which denotes spherical distance from the north pole.
Źródło:
Roczniki Geomatyki; 2013, 11, 5(62); 75-85
1731-5522
2449-8963
Pojawia się w:
Roczniki Geomatyki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optymalizacja odwzorowania wielostożkowego Polski według kryterium Airyego
Optimization of a polyconic projection for Poland with respect to Airys criterion
Autorzy:
Latuszek, K. J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/346683.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
Tematy:
kartografia matematyczna
odwzorowania wielostożkowe
minimalizacja zniekształceń odwzorowawczych
kryterium Airy’ego
algorytm Neldera-Meada
mathematical cartography
polyconic projections
minimization of projection distortion
Airy's criterion
Nelder-Mead algorithm
Opis:
Jednym z podstawowych zadań kartografii matematycznej jest poszukiwanie odwzorowań o minimalnym całkowitym poziomie zniekształceń. Kryterium Airy'ego postuluje minimalizację kwadratów odchyleń od jedności ekstremalnych skal długości dla całego odwzorowywanego obszaru, co odpowiada minimalizacji zniekształceń długości we wszystkich kierunkach. W artykule przedstawiono zoptymalizowane ze względu na kryterium Airy'ego odwzorowanie wielostożkowe obszaru Polski.Przedstawiono trzy różne modele parametryczne odwzorowania wielostożkowego. Dla ustalonej liczby parametrów, modele te zostały zoptymalizowane z wykorzystaniem zmodyfikowanego algorytmu optymalizacji nieliniowej Neldera-Meada. Modyfikacja polegała na rozszerzeniu algorytmu Neldera-Meada o operator mutacji rozkładem normalnym, znany z algorytmów ewolucyjnych. Pozwoliło to zapobiec przedwczesnej zbieżności algorytmu. Funkcja celu wyznaczana została jako wynik całkowania numerycznego. Zbadana została regularność zoptymalizowanych odwzorowań oraz zilustrowany został rozkład zniekształceń odwzorowawczych w postaci interpolowanych numerycznie ekwideformat. Przyjmując za kryterium stopu działania algorytmu liczbę obliczeń wartości funkcji celu, wybrane parametryzacje zostały porównane ze względu na osiąganą średnio przeciętną wartość zniekształceń długości w badanym obszarze. Przeciętna wartość zniekształceń długości rozumiana jest tutaj jako podniesione do kwadratu, uśrednione i spierwiastkowane zniekształcenia długości w kierunkach skal ekstremalnych – jest to odpowiednik minimalizowanej miary zniekształceń w kryterium Airy'ego.
One of the fundamental tasks of mathematical cartography is to find projections with minimized total distortion. Airys criterion demands that the sum of the squares of the principal scale errors should be minimized for the mapped area, so that the scale distortion in all directions is minimal. In this article, a polyconic projection for Poland, optimized with respect to Airys criterion will be presented. Three parametric models of the polyconic projection will be discussed. For a given number of parameters, these models will be optimized, using a modified Nelder and Mead nonlinear optimization algorithm. The modification consisted of extending Nelder and Mead algorithm with a mutation operator, known from evolutionary algorithms, which adds normally distributed random values to the projection parameters. This helped to prevent the algorithm from converging to a false minimum. Regularity of the optimized projections has been inspected and the distortion pattern has been illustrated using numerically interpolated lines of constant distortion. For a limited number of the objective function calculations, chosen parametric models have been compared, with respect to the averagely achieved mean scale distortion , for many algorithm evaluations, for the mapped area. The mean distortion of lengths is understood as the squared, averaged and square rooted length distortions in directions of extreme scales it corresponds to the minimized measure of distortion according to Airys criterion.
Źródło:
Roczniki Geomatyki; 2015, 13, 2(68); 109-123
1731-5522
2449-8963
Pojawia się w:
Roczniki Geomatyki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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