-сурет Бейімделу әдістерінің жіктелуі

Дискретті бейімделу әдістерін қолданған кезде шешім ВК дискретті өзгеру процесінде 
экстремум нүктесіне жақындайды. Сондай-ақ, дискретті қатынастар арқылы осындай 
әдістерді жүзеге асыруда қолданылатын мақсатты функциялардың барлық белгісіз 
параметрлері анықталады. Бастапқы күйден соңғы күйге дейін ВК орнатудың 
итерацияларының (қадамдарының) санына байланысты бейімделу әдістері итеративті 
және қайталанбайтын болып бөлінеді…… 
Егер бейімделу әдістерінде мақсатты функцияның барлық параметрлері туралы ақпарат 
қолданылса, онда мұндай әдістер толық, ал әйтпесе жеке деп аталады. Жеке адамдарға, 
мысалы, проекциялық әдістер жатады. Проекциялық әдістерде ВК есептеу үшін тек 
сигналдар мен кедергілердің келу бағыттары туралы ақпарат қолданылады. Бұл жағдайда 
сәулелену көздерінің қуаты ескерілмейді.
Дискретті әдістермен қатар қазіргі уақытта үздіксіз бейімделу әдістері кеңінен 
қолданылады.
Үздіксіз бейімделу әдістері ВК векторының уақыт бойынша өзгеруіне және мақсатты 
функция параметрлеріне негізделген. Үздіксіз әдістер, дискретті әдістерден 
айырмашылығы, түбегейлі емес болуы мүмкін емес. Сонымен қатар, үздіксіз әдістер 
іріктеу аралығының шексіз азаюы және қайталану санының артуы кезінде қайталанатын 
дискретті әдістердің шекті жағдайларын білдіреді. Атап айтқанда, үздіксіз әдістерге 
арналған есептеу формулаларын дискретті әдістер үшін сәйкес қатынастардан шекті 
ауысу арқылы алуға болады. Осы себепті үздіксіз әдістердің жіктелуі дискретті 
итерациялық әдістердің жіктелуімен сәйкес келеді.
 
 
 
Тақырып 7. Қайталанатын, градиенттік және параметрлік бейімделу әдістері. 
(2 сағат) 
Әдебиет [1, 86-101 беттер]. 
 
Итерациялық тікелей бейімделу әдістері. 
Мақсатты функцияның экстремумын 
табудың тиімді итерациялық әдістеріне тікелей әдістер деп аталатындар жатады. Олар 
белгілі бір нүктелердегі мақсатты функцияны тікелей бағалауға және экстремалды нүктені 
табу үшін осы ақпаратты пайдалануға негізделген. Тікелей әдістерді екі топқа бөлуге 
болады – бір сатылы және көп сатылы. Көп сатылы әдістерде мақсатты функция туралы 
ақпарат нүктелердің соңғы санында қолданылады және осы ақпарат бойынша оңтайлы ВК 
векторы анықталады. Бұл әдістің мысалы математикада танымал симплекс әдісі болып 
табылады. Бір сатылы тікелей әдістер бейімделу процесінде оның бірінші және екінші 
туындыларын бағалау үшін мақсатты функция туралы ақпаратты пайдалануға негізделген. 
Алынған бағалар ВК векторын есептеудің итерациялық процедураларында қолданылады. 
Мақсатты функцияның туындыларын бағалаудың дәлдігі көбінесе бейімделу сапасын 
анықтайды. 
Адаптивті антенна торлары (AAR) жүйелерінде итеративті тікелей әдістер кеңінен 
қолданылады, ал олардың ішінен сандық дифференциация әдісі қолданылады. Осы әдістің 
ерекшеліктерін қарастырыңыз .... [1] 87-бетті қараңыз. 

жүктеу/скачать 1,56 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: