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 "nonlinear least squares" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    A mixed integer nonlinear programming formulation for the problem of fitting positive exponential sums to empirical data
    Autorzy:
    Alvarez, A.
    Lara, H.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/254845.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    mixed integer nonlinear programming
    regularization
    nonlinear least squares
    Opis:
    In this work we deal with exponential sum models coming from data acquisition in the empirical sciences. We present a two step approach based on Tikhonov regularization and combinatorial optimization, to obtain stable parameter estimations, which fit the data. We develop properties of the solutions, based on their optimality conditions. Some numerical experiments are shown to illustrate our approach.
    Źródło:
    Opuscula Mathematica; 2011, 31, 4; 481-499
    1232-9274
    2300-6919
    Pojawia się w:
    Opuscula Mathematica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Estimation of composite load model parameters as a constrained nonlinear problem
    Autorzy:
    Regulski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/410597.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
    Tematy:
    composite load model
    nonlinear optimization
    nonlinear least squares
    genetic algorithms
    sequential quadratic programming
    Opis:
    This paper presents the results of application of sequential quadratic programming to the estimation of the unknown composite load model parameters. Traditionally applied estimation methods, such as nonlinear least squares or genetic algorithms, suffer from a number of issues. Genetic algorithms exhibit premature convergence and require high computational resources and nonlinear least squares method is very sensitive to the initial guess and can diverge easily. This paper provides a comparison of all three methods based on computer-generated signals serving as field measurements. Accuracy and precision are assessed as well as computational requirements.
    Źródło:
    Present Problems of Power System Control; 2015, 6; 33-42
    2084-2201
    Pojawia się w:
    Present Problems of Power System Control
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Estimation of an equivalent short solenoid model using different numerical methods
    Autorzy:
    Miron, O.
    Desideri, D.
    Micu, D.D.
    Maschio, A.
    Ceclan, A.
    Czumbil, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/140416.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    model solenoidu
    problem nieliniowy
    metoda numeryczna
    metoda najmniejszych kwadratów
    solenoid model
    nonlinear problem
    numerical methods
    least squares
    Opis:
    This paper deals with an inverse magnetostatic problem related to the reconstruction of a permanent magnet encapsulated inside the cathode of a magnetron sputtering device. The numerical analysis is aimed to obtain the estimation of a short solenoid equivalent to the unknown magnet. Least squares approach has been used to solve the functional defined as squared sum of the residuals. A comparison of the results obtained with Genetic Algorithm approach and nonlinear system of equations is performed. A regularized solution, which is in good agreement with the experimental data, was found by applying a Newton adapted regularization technique.
    Źródło:
    Archives of Electrical Engineering; 2011, 60, 4; 433-444
    1427-4221
    2300-2506
    Pojawia się w:
    Archives of Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Identyfikacja systemów nieliniowych przy pomocy kernelowego algorytmu LMS z ograniczeniem zasobów
    Identification of nonlinear systems using fixed budget kernel LMS algorithm
    Autorzy:
    Rzepka, D.
    Otfinowski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/408102.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    metody kernelowe
    uczenie maszynowe
    regresja nieliniowa
    algorytm LMS
    dobór wektorów nośnych
    kernel methods
    machine learning
    nonlinear regression
    least mean squares
    pruning criterion
    Opis:
    W artykule zaprezentowano zastosowanie nowej, nieliniowej wersji algorytmu LMS wykorzystującej funkcje kernelowe do identyfikacji systemów nieliniowych. Aby ograniczyć ilość wektorów nośnych, będących niezbędnym elementem algorytmów opartych o metody kernelowe zastosowano kryterium selekcji. Nowy wektor wejściowy jest przyjmowany do słownika, a następnie w słowniku wyszukiwany i usuwany jest wektor, który ma najmniejszy wpływ na tworzony model nieliniowy. Przedstawiony przykład identyfikacji systemu nieliniowego potwierdza skuteczność porównywalną do algorytmów wykorzystujących większą liczbę wektorów nośnych.
    In this paper a new version of kernel normalized least mean squares algorithm is applied to identification of nonlinear system. To maintain a fixed amount of support vectors, requisite for practical kernel-based algorithm, a pruning criterion is used. After admitting a new input vector to the dictionary, a least important entry is selected and discarder. A case of nonlinear system identification is presented, proving that algorithm performs well and it can maintain a performance comparable to state-of-the-art algorithms, using smaller number of support vectors.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2012, 4b; 10-13
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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