ОПТИМИЗАЦИЯ КОЭФФИЦИЕНТА РАЗМЫТОСТИ ЯДРА В МОДЕЛИРОВАНИИ ПРИ ПОМОЩИ ЯДЕРНЫХ ОЦЕНОК | Научно-инновационный портал СФУ

ОПТИМИЗАЦИЯ КОЭФФИЦИЕНТА РАЗМЫТОСТИ ЯДРА В МОДЕЛИРОВАНИИ ПРИ ПОМОЩИ ЯДЕРНЫХ ОЦЕНОК

Перевод названия: OPTIMIZATION OF COEFFICIENT OF THE DIFFUSENESS OF THE CORE IN MODEL OPERATION BY MEANS OF NUCLEAR ESTIMATES

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2015

Ключевые слова: nonparametric model, nonparametric algorithms, diffuseness coefficient, optimization, непараметрическая модель, непараметрические алгоритмы, коэффициент размытости, оптимизация

Аннотация: При построении модели объекта при помощи ядерных оценок важным параметром является коэффициент размытости ядра. Рассмотрены алгоритмы оптимизации данного параметра, а именно, метод перебора, метод деформируемого многогранника и генетический алгоритм. В качестве критерия оптимизации была выбрана среднеквадратичная ошибка модели исследуемого процесса, вычисленная при помощи скользящего экзамена. Представлены результаты при оптимизации вектора параметров размытости ядра (для каждого входного воздействия) и при оптимизации общего коэффициента на все входные взаимодействия. Modeling the process using nuclear grade has an important parameter - the coefficient of blur kernel. In the research the optimization algorithms for this parameter, namely the method of brute force, the flexible polyhedron method and genetic algorithm are used. As an optimization criterion is selected, models of the mean square error are calculated using a sliding test. The results are applied in the optimization of the parameter vector of blur kernel (for each input action), and optimizing the overall rate for all input interaction.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Решетневские чтения

Выпуск журнала: Т. 2, 19

Номера страниц: 73-74

ISSN журнала: 19907702

Место издания: Красноярск

Издатель: Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева

Персоны

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.