Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

2 Skowronek A.

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: smart design of experiment

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Wpływ metody generowania poziomów czynników wejściowych na jakość inteligentnych planów eksperymentu

100%

Skowronek A.

tom R. 108, z. 4-M/2

481-488

Artykuł przedstawia wyniki symulacji komputerowej wpływu metody generowania wartości czynników wejściowych na jakość inteligentnych planów eksperymentu. Plany te generowane są komputerowo z zastosowaniem liczb pseudolosowych oraz odpowiednich parametrów generowania i analizowane za pomocą tzw. analizy ekwipartycyjnej.

The paper shows the results of computer simulation the input's levels method's influence on smart designs of experiment's quality. Smart designs are generated in a special computer program with application of psudo-random numbers, special parameters of generation and verified in equipartitional analysis.

Evaluating the influence of generation methods on the quality of the smart designs of experiment

75%

Skowronek A.

tom R. 110, z. 1-M

357--364

This paper presents results of computer simulation made to evaluate how the quality of the smart designs of experiment depends on the methods of generating. The quality of smart designs was evaluated by comparing the known values of special testing functions simulating the real research object and approximated values predicted by neural networks trained with the sets based on smart designs of experiment. The results suggest the possibility of significant reducing the number of experiments runs using studied smart designs.

Artykuł przedstawia wyniki symulacji komputerowej, której celem było dokonanie oceny wpływu metody generowania elastycznych planów eksperymentu na ich jakość. Jakość planów oceniana była na podstawie porównania znanych wartości funkcji testowych symulujących rzeczywisty obiekt badań i wartości aproksymowanych zwracanych przez sieć neuronową uczoną z wykorzystaniem zbiorów danych opartych na analizowanych planach. Wyniki sugerują możliwość znacznej redukcji rozmiaru potencjalnych badań eksperymentalnych planowanych z wykorzystaniem analizowanych planów elastycznych.