Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

The statistical models for interpreting the results of parcels area verification in integrated administration and control system IACS

Wolski B., Toś C.

Structure and Environment

|

2018

|

Vol. 10, no. 1

53--65

EN

A key element of the system IACS is the verification of the parcel area covered by direct subsidies. Control measurements are made by FOTO method, and in a small part by the direct inspection. Statistical methods are used in estimating the significance of differences. The results of such analysis are correct only when the empirical distributions are consistent with the theoretical ones. The problem of distribution adequacy is presented in the paper on the examples of three objects. The hypotheses about the possibility of using the commonly used distributions, and the appropriateness of the modification of the density curves were verified. By questioning the effectiveness of current methods of analysis, the authors point to the advantages of robust statistics. The cognitive effect of the analysis is to indicate the Laplace distribution as a statistical model of the analyzed differences. Research is concluded by proposal of post-control report that sums up relevant properties of the survey results.

PL

Kluczowym elementem programu IACS (Integrated Administration and Control System) jest weryfikacja powierzchni działek objętych dopłatami bezpośrednimi. Pomiary kontrolne wykonywane są metodą FOTO, a w niewielkiej części w ramach inspekcji terenowej. W ocenie istotności różnic zastosowanie znajdują metody statystyczne. Wyniki takich analiz są poprawne pod warunkiem zgodności rozkładów empirycznych z teoretycznymi. Problem adekwatności rozkładów zaprezentowano w artykule na przykładzie trzech obiektów. Zweryfikowano hipotezę o możliwości wykorzystania powszechnie stosowanych rozkładów oraz zbadano zasadność modyfikacji krzywych gęstości. Poddając w wątpliwość efektywność stosowanych obecnie metod analizy, Autorzy wskazują na zalety metod statystyki odpornościowej. Poznawczym efektem analizy jest wskazanie rozkładu Laplace’a jako statystycznego modelu analizowanych różnic. Konkluzję badań stanowi propozycja raportu pokontrolnego zawierającego istotne właściwości wyników pomiaru.

2

Zastosowanie odpornej metody uczenia sieci neuronowych w metamodelowaniu procesów plastycznej przeróbki metali

Stanisławczyk A., Kusiak J.

Hutnik, Wiadomości Hutnicze

|

2009

|

Vol. 76, nr 8

661-663

PL

Celem metamodelowania jest zastąpienie czasochłonnych symulacji szybką strukturą zwaną metamodelem. Metamodel budowany jest na podstawie wyników serii symulacji dla różnych wartości parametrów procesu. Następnie może on posłużyć do szybkiego przewidywania wyniku, dla innych parametrów wejściowych, bez konieczności wykonywania czasochłonnych symulacji. Zastosowanie metamodelowania przynosi znaczne korzyści, np. w optymalizacji procesu. W pracy przedstawiono ideę odpornego metamodelowania z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych, mającą zastosowanie tam, gdzie mogą wystąpić błędne wyniki symulacji.

EN

The aim of metamodelling is the replacement of time-consuming simulations of the process by the fast structure called metamodel. Metamodel is constructed on the basis of the series of simulations for the various values of the process parameters. After building the metamodel, it can be used to fast prediction of the simulation results, for different sets of process input parameters, without doing time-consuming simulations. It is an important advantage in process optimization. Paper presents the idea of the robust neural network metamodelling, which may be used in situations, where uncertain results are possible.

3

Stochastic multivariable self-tuning tracker for non-Gaussian systems

Filipovic V.

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

|

2005

|

Vol. 15, no 3

351-357

EN

This paper considers the properties of a minimum variance self-tuning tracker for MIMO systems described by ARMAX models. It is assumed that the stochastic noise has a non-Gaussian distribution. Such an assumption introduces into a recursive algorithm a nonlinear transformation of the prediction error. The system under consideration is minimum phase with different dimensions for input and output vectors. In the paper the concept of Kronecker’s product is used, which allows us to represent unknown parameters in the form of vectors. For parameter estimation a stochastic approximation algorithm is employed. Using the concept of the stochastic Lyapunov function, global stability and optimality of the feedback system are established.