Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: weighted regression

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Wpływ usytuowania punktów pomiarowych na przebieg prostej

Moszczyński L.

Przegląd Elektrotechniczny

2011

R. 87, nr 3

271-273

W obliczeniach liniowej regresji dla danych które nie są homoscedastyczne najdogodniej zastosować metodę regresji ważonej. Celem artykułu jest pokazanie jaki wpływ na najlepiej dopasowaną prostą regresji ważonej miałoby dodanie nowego punktu pomiarowego. Dzięki temu możliwe jest lepsze planowanie eksperymentu.

When we want to calculate a linear regression line for data that is not homoscedastic, the simplest way to do this is to use weighted least squares regression. The aim of this article is to show what influence the addition of a new measurement point has on the course of "best line" in weighted regression. In this way, the experiment can be planned better.

Algorytm niezależnej regresji ważonej w rozpoznawaniu stanu technicznego narzędzia

Moszczyński L.

Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Mechanika

2007

z. 216

149--152

W diagnostyce, krzywe zużycia narzędzi odgrywają ważną rolę pomocną w ocenie stopnia uszkodzenia ich powierzchni kontaktowych. W artykule przedstawiono wykorzystanie algorytmu niezależnej regresji jako alternatywę dla procedur szeregów czasowych aktualnie stosowanych. Zastosowana metoda pozwala na uwzględnienie niepewności przebiegu krzywej zużycia.

In diagnostic of machine tools, the wear curves are principal indicators of degree the degradation of tools contact surfaces. The paper presents the use of independent weighting regression algorithm as an alternative method to the currently applied time series procedures. The method allows for uncertainties of determine wear curve. This method makes it possible to take into account uncertainties in determining the wear curie.

Global versus local approximation in inverse problems

Krejsa J., Věchet S., Pulchart J.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

2004

Vol. 45, nr 8-9

57-60

The paper compares global end local approximation methods used in inverse problems. Global approximators are represented by feedforward multilayer neural network (FFNN); local approximators are represented by Locally Weighted Regression (LWR) and Receptive Field Weighted Regression (RFWR).

W artykule porównano metody globalnej i lokalnej aproksymacji w zagadnieniach odwrotnych. Aproksymatory globalne reprezentuje wielowarstwowa sieć neuronowa ze sprzężeniem do przodu (FFNN), natomiast aproksymatory lokalne regresja lokalnie ważona (LWR) oraz regresja ważona pola otwartego (RFWR).