Cтраница 4
Понятие передаточной функции линейного объекта в теории автоматического регулирования определяется как отношение F [ y ( t) ] / F [ x ( t) ], где F - оператор преобразования Лапласа [123]; x ( f) и y ( t) - соответственно значение входа и выхода объекта. [46]
Абсолютное значение х также учитывается при обучении. Если значение входа велико, то небольшое изменение веса сильно меняет выход. Чем меньше меняются веса, тем меньше вероятность искажения уже запомненных образов. Поэтому множитель xtj оправдан. [47]
Пользовательская программа работает только с мгновенной копией входов. Таким образом, значения входов в процессе выполнения пользовательской программы не изменяются в пределах одного рабочего цикла. [48]
Автомат работает по тактам, для ПЛК это рабочий цикл. В каждом такте значения входов известны. [49]
График, иллюстрирующий сущность оптимизации технологического процесса производства РЭА.| Структурная схема оптимального управления технологическим процессом производства РЭА. [50] |
Хотя кривые, названные условие 1 и условие 2, могут представлять собой различные функции некоторых управляемых входов, они могут также описывать различные ситуации внешней среды, не поддающиеся управлению. В экстремальных системах изменяют значения входов в допустимых пределах, стремясь найти максимум из всех возможных значений выхода. [51]
К счастью, нейросеть способна самостоятельно найти сложные связи в данных и использовать их для прогнозирования. Если существует зависимость между значениями входов и выходов сети, заданных в примерах для обучения, сеть аппроксимирует ее комбинацией нелинейных функций активации своих нейронов. Чем сильнее отдельный вход будет влиять на выходы нейросети, тем больший вес будет ему присвоен. В ситуации, когда заранее не известно, какие исходные данные в большей степени воздействуют на прогноз, пробуют подавать на входы нейронной сети все доступные параметры. Сеть сама выберет наиболее информативные из них и будет использовать их значения для прогнозирования. При большом числе параметров подобный подход нужно использовать осмотрительно - нельзя забывать, что при увеличении числа входов нейросети, как правило, увеличивается время ее обучения. [52]
Далее выполняется код пользовательской программы. Пользовательская программа работает с копией значений входов и выходов, размещенной в оперативной памяти. Если прикладная программа не загружена или остановлена, то данная фаза рабочего цикла, естественно, не выполняется. Отладчик системы программирования имеет доступ к образу входов-выходов, что позволяет управлять выходами вручную и проводить исследования работы датчиков. [53]
Каждое из них может интерпретироваться как обучающая пара для многослойного персептрона. При этом, условие ( х есть Д) определяет значение входа, а следствие ( у есть 6 -) - значение выхода сети. [54]
Многослойная нейронная сеть. [55] |
Под обучением сети понимается итеративный процесс вычисления весов Wi, позволяющих получать выходные значения на сети с заданной точностью. Очевидно, чтобы вычислить такие веса, необходимо иметь тестовые наборы значений входов и соотвествующих им выходов. [56]
Во-первых, при фильтрации требуется только р-я часть выхода. Поэтому схему фильтрации необходимо изменить так, чтобы р - 1 значений входа только запоминалось и никаких других операций с ними не проводилось. По р-й точке входа должно вычисляться одно значение выхода. [57]
Такая модель является детерминированной. Если же по состоянию объекта в момент T, I и значению входа в момент т; однозначно определить состояние в момент т; невозможно, то модгль имеет стохастическую ( вероятностную) природу. [58]