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作者:lujianjun | 來源:歐科機械 | 發布時間:2017-12-22 10:10 | 瀏覽次數:

種方法有效的描述了誤差的隨機性、動態性、時實性,修正效果好。但計算機計算量大,影響測量速度。 本文根據灰平面是系統表征量發展的可能平面,灰色包絡模型在向前外推預測時,灰色區間是合格預測值的分布區間定義,提出在計算機控制動態測量過程中,按預測值未來可能發展的灰色區間控制動態測量異常值。由于動態測量過程中,灰色建模基于現在時刻的系統表征量。因此,沒有沿用靜態測量剔除異常值的方法,而是采用剔異補數的方法,生成新的建模數據,以滿足建模需求。這種利用灰色區間控制動態測量異常值的方法,不但從理論上突破傳統的經典處理方法,脫離了查表運算,簡化了對異常值處理過程,而且計算機在測量過程中,進行實時自動處理,無須人為干預。 本文分析了:預測值精度和用于建模的原始數列本身的隨機性,以及傳遞誤差的系統特征有關。提出對誤差預測值的評定理論與方法,根據均方估計理論,結合灰色系統方法,以誤差在系統內的傳播方式和程度進行評定。此種方法能更全面反映動態測量誤差的動態特性。

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www.suoguanjixie.name 成功設計了動態測量長光柵實驗裝置。該裝置利用零位光柵作為標準點,為測量過程提供標準量,從而實現標準量插入法實時分離標準點測量誤差的系統誤差和隨機誤11 簡 要差。根據所設計的長光柵實驗裝置這種問題-數控液壓縮管機電動彎管機價格低張家港數控縮管機多少錢,對動態測量誤差修正灰色建模理論與應用技術方法進行實驗分析,驗證上述建模理論和動態誤差修正方法的可行性和正確性。 文章探計了基于神經網絡的灰色理論建模與預報。鑒于網絡模型具有模擬并行性,高度容錯性,自聯想啟學習,自適應等諸多優點,結合灰色系統理論,探討了神經網絡用于動態測量建模,預測,控制的可行性仿生學創立于20世紀50年代中期,在仿生學的研究過程中,許多科學家從生物的進化規律中獲得了指導人造系統研究的新方法。其代表性工作包括Holland提出的遺傳算法,Fogel提出的進化規劃,Rechenberg提出的進化策略以及由Koza提出的遺傳規劃。而其中遺傳算法的理論體系和算法結構較為完善并被人們廣泛認同。 在現實中,我們遇到的許多問題可以表述成在一個巨大的由測試事例構成的空間中查找正確的解。在這類問題中,對于所有的候選解而言,由于其數目太多而無法對它們進行評估,而且隨機的測試事例采樣也不能提供有用的信息。對于這種問題,要想正確地評估所有候選解的絕對好壞是一件困難的事情。相反,通過對不同候選解的比較和測試,則可能獲得這些候選解的準確和有效的評價,從而揭示候選解中的優缺點。這類問題可以從游戲策略、生物仿真、機器學習以及生化藥劑的研制方面得到體現。這就是對抗性問題。 本文第一章為引言部分,對各種進化算法這種問題-數控液壓縮管機電動彎管機價格低張家港數控縮管機多少錢
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