• формат djvu
  • размер 5.04 МБ
  • добавлен 26 июня 2011 г.
Катковник В.Я. Непараметрическая идентификация и сглаживание данных
336 с. 61 илл. библиогр. 214 назв. М.: Главная редакция физико-математической литературы 1985 г.

Излагается новый подход к анализу и синтезу непараметрических методов идентификации функциональных зависимостей и сглаживанию экспериментальных данных. Эти методы в условиях недостаточной априорной информированности и малого числа наблюдений часто оказываются предпочтительнее традиционных. Рассмотрены линейные и нелинейные, в том числе робастные, непараметрические оценки регрессии, оценки регрессии при наличии ошибок наблюдения в независимых переменных, задачи восстановления плотности вероятности и производных от нее по зашумленным данным. Особое внимание уделено проблеме адаптации оценок выбором их настроечных параметров из условий согласования модели и экспериментальных данных.

ОГЛАВЛЕНИЕ:

Предисловие.
Введение.
В.1 Оценивание непараметрическое и параметрическое.
В.2 Характер результатов.
В.3 Прикладные задачи идентификации.

Глава 1 - Синтез линейных непараметрических операторов методом локальной аппроксимации.
1.1 Дискретные операторы усреднений функции одного переменного.
1.2 Дискретные операторы усреднения функции многих переменных.
1.3 Дискретные операторы дифференцирования.
1.4 Однородные дискретные операторы типа "скользящего среднего".
1.5 Интегральные операторы усреднения и дифференцирования.
1.6 Свойство воспроизводимости оценок МЛА.
1.7 Локально-полиномиальные неоднородные дискретные операторы. Определения и свойства.
1.8 Однородные интегральные локально-полиномиальные операторы. Определения и свойства.

Глава 2 - Непараметрическая идентификация регрессии.
2.1 Основные задачи. Алгоритмы. Точность.
2.2 Оценки регрессии, предельные по параметру локальности.
2.3 Зависимость точности от параметра локальности.
2.4 Локально-статистические модели регрессии.
2.5 Оценки типа "k ближайших узлов".
2.6 Гистограммные оценки и их сглаживание.

Глава 3 - Сходимость линейных оценок регрессии.
3.1 Основные виды вероятностной сходимости. Законы больших чисел.
3.2 Сходимость оценок регрессии.
3.3 Сходимость и скорость сходимости оценок производных регрессии.

Глава 4 - Оценивание функции распределения, плотности вероятности и производных от нее.
4.1 "Ядерные" оценки плотности вероятности и производных от нее.
4.2 Оценивание функции распределения.
4.3 Условные вероятностные распределения и восстановление регрессии.
4.4 Задача синтеза оптимальных ядерных оценок при наличии ошибок наблюдений.
4.5 Ядерные непараметрические оценки плотности вероятности типа "k ближайших узлов".
4.6 Гистограммные оценки плотности вероятности.

Глава 5 - Восстановление функциональной зависимости при наличии ошибок в независимых переменных.
5.1 Основные задачи.
5.2 Задача активного эксперимента. Модифицированный метод локальной аппроксимации.
5.3 Задача пассивного эксперимента. Модифицированный метод локальной аппроксимации.
5.4 Методы максимального правдоподобия.
5.5 Бейесовская локальная аппроксимация.
5.6 Обращение функции регрессии. Задача о калибровке.

Глава 6 - Согласование экспериментальных данных и непараметрических оценок.
6.1 Проблемы выбора параметров локальности, координатных функций и других настроечных параметров.
6.2 Выбор параметра локальности на основе функционалов от суммы квадратов остатков.
6.3 Методы перекрестного экзамена.
6.4 Принцип максимума перекрестного эмпирического правдоподобия для выбора параметра локальности в ядерных оценках плотности вероятности.

Глава 7 - Нелинейные робастные непараметрические оценки регрессии.
7.1 Проблемы чувствительности оценок к неоднородности наблюдений.
7.2 Непараметрические оценки с цензурированием данных.
7.3 Нелинейные ядерные оценки.
7.4 Минимаксные робастные ядерные оценки регрессии.
7.5 Сходимость нелинейных оценок регрессии.

Комментарии и литературные указания.
Список литературы.
Предметный указатель.
Смотрите также

Александров А.Г. Оптимальные и адаптивные системы

  • формат pdf
  • размер 1.37 МБ
  • добавлен 07 марта 2009 г.
Электронная книга. М., 2003. 278 с. Содержание. Понятия оптимального управления. Методы теории оптимального управления. Аналитическое конструирование регуляторов. Оптимальные стохастические системы. H-бесконечность субоптимальное управление. Введение в адаптивное управление. Системы с эталонной моделью. Идентификация. Адаптивные стохастические системы. Адаптивное управление при неизвестных, ограниченных возмущениях. Практикум.

Алексеев А.А., Имаев Д.Х., Кузьмин Н.Н., Яковлев В.Б. Теория управления. Учебник

  • формат jpg
  • размер 32.64 МБ
  • добавлен 25 марта 2010 г.
Раздел Идентификация объектов управления. Санкт-Петербург, Издательство СПбГЭТУ "ЛЭТИ" 1999 год. 120 отсканированных страниц. Рекомендован Министерством образования Российской Федерации в качестве учебника для студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности "Автоматизация и управлениrn

Беляев В.Е., Гудкова Н.В., Куликовская Н.А. Методы идентификации

  • формат chm
  • размер 1.67 МБ
  • добавлен 13 сентября 2011 г.
Таганpог: Изд-во Изд-во Технологического института ЮФУ, 2010 Введение Формы математических моделей Особенности современных объектов моделирования Способы упрощения моделей Определение цели создания модели Определение ограничений и условий Выбор подхода к получению математической модели Определение класса и выбор метода построения моделей Единство динамических процессов Аналитический подход к составлению математических моделей Ограничения на пара...

Дилигенская А.Н. Идентификация объектов управления

  • формат pdf
  • размер 1.13 МБ
  • добавлен 10 августа 2011 г.
Учеб. пособ. – Самара: Самар. гос. техн. ун-т., 2009.– 136 с. СОДЕРЖАНИЕ Предисловие Основные сведения об идентификации Основные понятия теории идентификации Постановка задачи идентификации Классификация методов идентификации Математические модели систем Классификация моделей объектов управления Статические модели Линейные динамические непрерывные параметрические модели Линейные динамические дискретные параметрические модели Нелинейные динамичес...

Кузнецов Е.В. Две программы: определение передаточных функций ОР методом площадей, сглаживание экспериментальных кривых

software
  • формат exe, txt, doc
  • размер 3.09 МБ
  • добавлен 08 ноября 2010 г.
Программы в среде Visual Simulation (Vissim) с удобныv интерфейсом: определение передаточных функций объектов регулирования методом площадей по экспериментальным разгонным характеристикам; сглаживание экспериментальных кривых (например, разгонных характеристик ОР) методом четвертых разностей.

Пупков К.А., Егупова Н.Д. Статистическая динамика и идентификация систем автоматического управления. Методы классической и современной теории автоматического управления. Том 2

  • формат pdf
  • размер 15.92 МБ
  • добавлен 21 декабря 2011 г.
Методы классической и современной теории автоматического управления: Учебник в 5-и тт.; 2-е изд., перераб. и доп. Т.2: Статистическая динамика и идентификация систем автоматического управления / Под ред. К.А. Пупкова, Н.Д. Егупова. — М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. — 640 с., ил. Содержание. Общее предисловие к учебнику. Предисловие к 2-Му тому. Список используемых аббревиатур. Список используемых обозначений. Линейные системы авт...

Росин М.Ф., Булыгин В.С. Статистическая динамика и теория эффективности систем управления

  • формат pdf
  • размер 16.11 МБ
  • добавлен 12 сентября 2009 г.
Учебник для вузов. М.: Машиностроение, 1981. 312 с. Статистическое описание случайных процессов. Статистический анализ и оценка точности линейных и нелинейных систем. Оптимизация СУ. Идентификация систем. Оценка эффективности и надежности систем.

Сейдж Э.П. Мелса Дж. Л. Идентификация систем управления

  • формат djvu
  • размер 2.97 МБ
  • добавлен 27 июня 2011 г.
248 с. издательство "Наука", Главная редакция физико-математической литературы, М. , 1974 г. Книга известных ученых в области ТАУ, рассчитанная на научных работников и инженеров. Тема книги - определение уравнений, описывающих процессы, происходящие в системе. Описаны методы идентификации линейных и нелинейных систем, основанные как на применении специальных испытательных сигналов(частотные и временные методы), так и на измерениях переменных сос...

Семенов А.Д., Артамонов Д.В., Брюхачев А.В. Идентификация объектов управления

  • формат pdf
  • размер 1.54 МБ
  • добавлен 15 марта 2009 г.
Учебн. пособие. - Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2003. - 211 с. : ил. В учебном пособии рассматриваются модели детерминированных и стохастических объектов, анализируются основные методы их идентификации, показаны особенности применения временных, частотных, стохастических непараметрических и параметрических методов, спектральных методов и методов полиномиальной идентификации с использованием рядов Вольтерра и Винера. Рассматривается постановка...

Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах

  • формат djvu
  • размер 4.7 МБ
  • добавлен 02 февраля 2009 г.
М.: Наука, 1968. 400 с Содержание. Проблема оптимальности. Алгоритмические методы оптимизации. Адаптация и обучение. Опознавание. Идентификация. Фильтрация. Управление. Надежность. Исследование операций. Игры и автоматы.