Cтраница 1
Алгоритмы отбора переменных отличаются используемым критерием качества набора и способом генерации наборов переменных для их сравнения. Из схем генерации удобными с вычислительной точки зрения являются пошаговые схемы - простого добавления, простого удаления, добавления с удалением и схемы выметания. [1]
Алгоритм отбора проб должен обеспечивать соответствие химического состава пробы действительному значению в плавке с точностью, требуемой стандартом на пробоотбор для показателя качества, или установленной планом исследований для элементов, погрешность контроля которых не регламентирована стандартом. Алгоритм подготовки проб должен включать последовательность операций дробления, перемешивания и сокращения материала пробы. Порядок маркировки и хранения лабораторных проб должен исключать возможность их перепутывания и загрязне-нения. [2]
Алгоритм отбора альтернатив в этом случае аналогичен ранее описанному. [3]
В модели алгоритм отбора событий на экспресс-обработку имитируется блоками TEST и TRANSFER. Длительности короткой и длинной обработок заданы в виде функций TKOR и TDL, аргументами которых являются соответствующие вероятности. В тот момент, когда сообщение поступает в блок ADVANCE, вычисляется конкретное время, на которое будет задержано это сообщение. [4]
Можно воспользоваться алгоритмом вероятностного отбора, при котором структура, имеющая большое значение минимизируемого критерия, выбывает с большей вероятностью, чем структура с меньшим критерием. [5]
Ключом к успеху выборочного контроля является наличие алгоритмов отбора тестовых случаев, обеспечивающих наиболее чувствительные проверки. Выборка может снизить важность систематической упорядоченной проверки, однако закон больших чисел просто не применим в данном случае, так как контроль в известной мере зависит от объекта проверки. [6]
Для автоматического решения этого вопроса требуется алгоритм управления или, короче, алгоритм отбора. [7]
Интересно, что формируемые словари, полученные на основе различающегося по форме и размерам исходного материала п с помощью отличающихся алгоритмов отбора характерных фрагментов, оказались очень похожими. [8]
Аттестуемые методики отбора и подготовки проб для контроля химического состава ферросплавов должны содержать все разделы, предусмотренные ГОСТ 17260 - 87, в том числе: показатели назначения; оборудование и инструменты; алгоритмы отбора и подготовки проб; порядок маркировки, транспортирования и хранения проб; ссылки на методики выполнения измерений химического состава; требования к погрешности опробования; требования к технике безопасности. [9]
Аттестуемые методики отбора и подготовки проб для контроля химического состава ферросплавов должны содержать все разделы, предусмотренные ГОСТ 17260 - 87, в том числе: показатели назначения; оборудование и инструменты; алгоритмы отбора и подготовки проб; порядок маркировки, транспортирования и хранения проб; ссылки на методики выполнения измерений химического состава; требования к погрешности опробования; требования к технике безопасности. [10]
Приводимое ниже несложное рассуждение показывает, каковы неулучшаемые алгоритмы в классе алгоритмов без прерывания. Рассмотрим произвольный алгоритм отбора, допускающий следующую ситуацию: в момент при длине очереди / пх очередное событие отправляется на экспресс-обработку, а в другой момент t % при меньшей длине очереди ( та С тг очередное событие отправляется на экспресс-обработку. Совершенно ясно, что число отправляемых на экспресс-обработку событий не изменилось бы, а средние потери уменьшились, если бы алгоритм управления распорядился по другому - в первом случае воздержался от направления на экспресс-обработку, а во втором - отправил событие на экспресс-обработку. [11]
Эффективность работы выделителя признаков определяет эффективность всего устройства распознавания. Именно поэтому число алгоритмов отбора информативных признаков все время увеличивается. Процедуру выделения признаков можно интерпретировать как отображение ( в частности, линейное) исходного пространства признаков в новое пространство желательно меньшей размерности. К такому преобразованию относят метод главных компонент, факторный анализ [35, 71] и др. Иногда бывает достаточно простейшей предварительной обработки информации: нормирования или масштабирования вектора образа. [12]
Большинство эвристических, вычислительных и статистических свойств итеративных методов группировки могут быть описаны с помощью трех основных факторов: 1) выбора исходного разбиения; 2) типа итерации и 3) статистического критерия. Эти факторы могут сочетаться огромным количеством способов образуя алгоритмы отбора данных при определении оптимального разбиения. Не удивительна, что их различные комбинации ведут к разработке методов, порождающих разные результаты при работе с одними и теми же данными. [13]
Одним из методов получения оценок параметров уравнения регрессии при мультиколлинеарности является отбор существенных ( информативных) объясняющих переменных. Существует ряд мер качества набора переменных, которые используются алгоритмами отбора. Все они являются функциями от коэффициента детерминации, объема выборки и количества переменных, входящих в набор. В отличие от коэффициента детерминации, который не может уменьшаться при расширении набора объясняющих переменных, меры качества, используемые при отборе переменных, могут при этом убывать. [14]
Для того чтобы занять устройство первый раз, сообщение должно попасть в блок SEIZE, для захвата - в блок PREEMPT. Пройдя один из этих блоков, сообщение попадает в блок ADVANCE, где задерживается на время, равное времени обработки соответствующего события. Выбор той или иной обработки происходит в соответствии с заложенным в модель алгоритмом отбора. В приложении II приведены два варианта программы моделирования с алгоритмами без прерывания ( один из них - оптимальный) и третий вариант - с прерыванием. [15]