Описание объекта

Математическое описание объекта содержит уравнения статики и динамики. [c.11]

Будем использовать классический подход (инженера или математика) к решению проблемы моделирования, который заключается в том, чтобы сформулировать исходную задачу, описывающую физический процесс и затем постараться ввести необходимое количество упрощающих предположений для формулировки ново задачи, которая поддается решению теми или иными средствами. Под моделью будем понимать образ, описание объекта исследования, отражение его характеристик. Моделирование — метод исследования, научного познания объектов разной природы при помощи моделей. [c.371]

Описание объектов с использованием координат состояния. Дифференциальное уравнение, связывающее одну из входных величин и х) с выходной величиной объекта у (г), можно представить следующим образом [c.479]

Распознавание образов является одной из форм обработки информации, поступающей от системы или объекта. Задача распознавания состоит в сравнении признаков изучаемого объекта с ранее известными и отнесении объекта к одному из классов (т. е. в классификации). Классы характеризуются тем, что принадлежащие им объекты обладают некоторой общностью (сходством), например характеризуются одинаковой структурой функционального оператора. То общее, что объединяет объекты в класс, принято называть образом. К задаче построения математического описания объекта или системы с точки зрения проблемы распознавания образов можно подходить двояко. Один из подходов заключается в том, что в качестве образа, который необходимо опознать, выступает сам функциональный оператор ФХС. С другой стороны, вместо функционального оператора Ф строится кибернетическое распознающее устройство, которое прогнозирует поведение системы так же, как это делал бы соответствующий функциональный оператор. [c.86]

В качестве примера описания объекта рассмотрим случай (рис. Х-13), когда регулируется уровень жидкости в сборнике Л(т), [c.481]

Понятно, что структура математического описания объекта и его аналоговой модели одинакова, но физический смысл входящих в эти описания величин может быть разным. [c.12]

Таким образом, перенесение математического описания и численных значений параметра на системы с другими характеристиками без проведения новых экспериментальных исследований не может быть рекомендовано. Составив алгоритм и установив адекватность математического описания объекту, получают математическую модель, позволяющую моделировать различные варианты процесса промывки, отыскивая оптимальные условия. [c.249]

Все модели представления знаний можно разделить на три класса декларативное, процедурное и семантическое [63]. В декларативных представлениях описание состояний — это множество утверждений, в значительной степени независимых от того, где их использовать [64]. При процедурном представлении знаний информация дается в виде процедур, программ, задающих алгоритм преобразования между единицами знаний для данной предметной области. Семантическое представление предметной области является аналогом способа представления знаний у человека. Его определяющими характеристиками являются описание объектов мира на уровне естественного языка, накопление знаний, включая вновь поступившие факты, в относительно однородной памяти, определение ряда унифицированных семантических отношений между объектами, которым соответствуют унифицированные методы вывода. [c.152]

Общие положения. Идентификация математического описания объекта является основным этапом в построении адекватной математической модели процесса и поэтому представляет собой одну из центральных задач в области математического моделирования химико-технологических нроцессов. [c.281]

Ядром математического моделирования является понятие модели — математически формализованного представления знаний об объекте (математического описания), снабженного алгоритмом решения и реализованного в виде программы на некотором алгоритмическом языке. Важным является то, что, понимая явление (процесс), исследователь имеет возможность сконцентрировать внимание на доминирующих факторах явления (процесса), т. е. анализировать последнее как бы в чистом виде, исключая фоновые эффекты путем принятия соответствующих допущений. ...Может показаться, что чем ближе модель к действительности, тем точнее ее прогнозы и тем эффективнее, следовательно, управление. К сожалению, это не так. Реальный мир настолько обилен деталями, что, попытавшись построить математическую модель, очень близкую к действительности, мы очень скоро запутываемся в погоне за сложнейшими уравнениями, которые содержат неизвестные величины и неизвестные функции. Определение же этих функций ведет к еще более сложным уравнениям, с еще большим числом величин и функций — и так до бесконечности [Ц. Возможность описания объекта с необходимой точностью при сохранении качественного соответствия является замечательным свойством модели, позволяющим применять последнюю на различных (по степени детализации) уровнях исследования процесса (микро- и макроуровнях, на уровне отдельного аппарата и химического производства). [c.255]

К конечным уравнениям обычно сводится математическое описание объектов с сосредоточенными параметрами в установившемся режиме, а также различные соотношения эмпирического характера, замыкающие более сложные системы уравнений. [c.201]

Эвристические правила представляют собой выражение накопленного опыта относительно исследуемого объекта в форме заключений с высокой степенью вероятности правдоподобия и широко используются при построении самых различных алгоритмов (синтеза технологических схем, экспертных оценок надежности функционирования производств, прогнозирования событий, описания объекта и т. д.). В контексте алгоритма эвристика приводит к принятию определенного решения в зависимости от текущего состояния объекта. Поэтому в общем виде формализация эвристических знаний может быть отражена конструкцией типа [c.439]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология