Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: method of iterative minimisation

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Analiza metody iteracyjnej minimalizacji w regularyzacji estymacji nieliniowej

Polak A.

Przegląd Elektrotechniczny

2010

R. 86, nr 9

27-30

Pomiary pośrednie często polegają na estymacji parametrów modelu badanego obiektu, a proces estymacji może być źle uwarunkowana numerycznie. W celu poprawy uwarunkowania numerycznego stosowane są metody regularyzacji. Jednym z ostatnio zaproponowanych podejść do regularyzacji estymacji nieliniowej jest metoda iteracyjnej minimalizacji (IM), regulującej balans pomiędzy błędem systematycznym i losowym pomiaru pośredniego. Celem prezentowanych badań było porównanie doboru parametru regularyzacji za pomocą IM z powszechnie stosowną metodą Marquardta. W badaniach wykorzystano syntetyczne dane pomiarowe oraz metodę Monte Carlo. Z przeprowadzonych symulacji wynika, że algorytm IM ma lepsze właściwości metrologicznie niż algorytm Marquardta.

Indirect measurements often amount to the estimation of parameters of a mathematical model that describes the object under investigation, and this process may numerically be ill conditioned. Various regularization techniques are used to solve the problem. The iterative minimisation (IM) is one of approaches proposed recently. It regulates the balance between systematic and random error of indirect measurement. The purpose of this study was to compare the selection of the regularisation parameter by IM with the commonly used Marquardt method. Synthetically generated measurement data and the Monte Carlo method were used to this end. From the performed simulations it stems that the IM algorithm has better metrological properties than Marquardt's one.