Априорная информация

Укрупненная типовая операционная ППР для определения вероятного механизма химической реакции и построения кинетической модели включает пять этапов 1) сбор априорной информации и предварительная обработка априорной информации с выяснением основных кинетических закономерностей 2) выдвижение системы гипотез о механизме реакции и построение кинетической модели для каждого механизма 3) построение стартового плана эксперимента с использованием имеющейся априорной информации и учетом выбранного критерия оптимальности затем проводятся предварительная проверка адекватности и оценка констант конкурирующих кинетических моделей, отбраковка неадекватных гипотез 4) проведение последовательно планируемых прецизионных экспериментов и уточнение оценок констант 5) дискриминация конкурирующих кинетических моделей с целью выбора одной наиболее соответствующей результатам эксперимента. [c.170]

Здесь W — независящая от значений 0 матрица весов, учитывающая имеющуюся априорную информацию о различной точности, с которой измеряются отклики [c.198]

Классификация технологических процессов при недостатке априорной информации может быть выполнена, если заданы допустимые интервалы варьирования режимных параметров и других признаков, характеризующих процессы. Классификация процессов на основе интервальных оценок варьирования параметров проводится методами интервального анализа [27]. [c.177]

Основной особенностью решения обратной кинетической задачи является то, что модель, описывающая процесс, имеет физический смысл лишь при определенных значениях параметров. Имеется два подхода для учета такой априорной информации о параметрах. [c.225]

Таким образом, установление механизма процесса и значений его параметров — одна из центральных проблем химической кинетики. Это весьма сложная задача, не имеющая универсального алгоритма решения. Каждый раз важнейшее значение имеет количество и качество априорной информации, которое зачастую определяет и саму процедуру поиска ответа. В этих условиях решающую роль играет проведение активного эксперимента, т. е. эксперимента, направленно спланированного на выяснение либо механизма процесса, либо значений его параметров. Речь идет именно о спланированном эксперименте (блок 12, см. рис. 14), потому что, к сожалению, оптимальные условия получения ценной апостериорной информации, как правило, не совпадают с оптимальными технологическими условиями проведения эксперимента [59]. Иными словами, то, что экспериментатору достается легко, не всегда достаточно информативно. [c.233]

Если коэффициенты всех скоростей неизвестны (полное отсутствие априорной информации), то можно получить [c.244]

Этан 5. Изучение кинетики химических реакций, включающее а) синтез конкурирующих механизмов на основе априорной информации о процессе и построение конкурирующих кинетических моделей б) разработку стратегии стартового экспериментирования и проведение экспериментов на базе нового экспериментального оборудования в) оценку параметров г) планирование уточняющих, дискриминирующих экспериментов установление адекватной модели. [c.19]

Системы без обучения. В них количество априорной информации достаточно для того, чтобы а) определить принцип классификации объектов б) в соответствии с пунктом а) разделить все множество объектов на классы в) определить перечень признаков (словарь признаков) г) непосредственной обработкой исходных данных описать каждый класс объектов на языке признаков. Для построения такого класса систем имеется полная априорная информация об объектах и классах. [c.79]

Самообучающиеся системы. В них количество априорной информации достаточно только для определения словаря признаков, но недостаточно для проведения классификации объектов. Основное ядро такой системы — определенный набор правил, алгоритмов, позволяющих решать задачу б). Системы данного класса предназначены для решения задач, которые получили название задачи таксономии (кластеризации) . [c.80]

Распространенным методом идентификации является библиотечный поиск, при котором фрагменты структуры, ее спектр, сама структура исследуемого соединения сравниваются с соответствующими элементами библиотечного каталога. Однако в случае поиска спектрального соответствия идентификация неизвестного соединения возможна, только если снектр неизвестного соединения присутствует в библиотеке спектров. В противном случае выдается информация о структурных аналогах, по которым пользователь может восстановить возможные структуры неизвестного соединения, используя некоторую априорную информацию о нем [67, 68]. [c.91]

В процессе прогнозирования активности с использованием метода нечетких множеств условно можно выделить два этапа. Первый этап заключается в синтезе нечеткой модели. В основе этой модели лежит априорная информация о процессе, а также информация качественного характера, которая сводится к экспертным оценкам. Второй этап — это собственно процесс прогнозирования. Для построенной нечеткой модели задают входные данные (т. е. значения параметров, определяющих активность), а выходом модели является значение активности исследуемого катализатора. [c.108]

На первом этапе ЛПР осуществляет выбор имеющейся априорной информации, предварительно анализирует и обрабатывает эту информацию и выясняет в первом приближении основные кинетические закономерности исследуемого процесса. [c.170]

Для испытываемой кинетической модели на основе априорной информации о процессе задаются р величин кинетических параметров. [c.180]

Оцениваются по опытным данным только индивидуальные, независимые константы, соответствующие некоторому неособенному минору информационной матрицы М %). Остальные константы, которые назовем зависимыми, задаются на основе априорной информации об их численных значениях. Согласно изложенному, обычно в качестве последних целесообразно выбирать константы, объем априорной информации о которых максимален. Последнее дает возможность получить оценки независимых констант, лучше отражающих пх физический смысл, чем при других вариантах выбора зависимых параметров. Конечно, численные значения, присваиваемые зависимым константам, не могут повлиять на предсказательную силу кинетической модели. [c.181]

Как известно, при планировании эксперимента исследователь вынужден устанавливать механизмы явлений различной степени изученности и сложности. Причем стратегия экспериментирования зависит от уровня априорной информации об изучаемой системе. Ограничимся рассмотрением лишь тех химических явлений [c.193]

Регрессионные модели. При, недостаточной априорной информации о технологическом процессе, например, при неизвестной кинетике химической реакции, но при наличии необходимых экспериментальных данных в качестве моделей технологических операций, осуществляемых в аппаратах периодического действия, можно использовать уравнения регрессии вида [c.88]

Процесс обучения выбору оптимальной стратегии декомпозиции позволяет за счет обработки текущей информации о результатах предыдущих попыток синтеза восполнить недостаток начальной априорной информации об оптимальных значениях весовых коэффициентов используемых эвристик, обеспечивающих декомпозицию исходной задачи. Процесс обучения осуществляется при помощи вероятностных итеративных алгоритмов, или алгоритмов обучения. Алгоритмы обучения (при надлежащих условиях) обеспечивают асимптотически достижение некоторого оптимального результата, определяемого целью обучения. В нашем случае цель обучения состоит в определении оптимальных значений весовых коэффициентов используемых эвристик. [c.272]

Рассмотрим сущность методов оптимизации ТО, основанных на использовании априорной информации [114]. В этих методах предполагается, что априорная информация о систе.ме сводится к знанию функции распределения времени безотказной работы Р(1) и никакой другой информации о внутреннем состоянии системы, кроме сигнала об отказе, нет. В таком случае задача ТО сводится к определению возраста системы, после достижения которого проводится профилактика. [c.93]

При построении зависимости свойств от состава для многофазной системы необходимо учитывать априорную информацию о строении изучаемой системы. Поверхность ликвидуса в системе эвтектического типа представляет собой три пересекающиеся поверхности первичной кристаллизации каждой фазы. Предлагается [38] аналитически описать каждую из этих поверхностей, применяя симплекс-решетчатые планы, затем найти линии их пересечения и точку пересечения этих линий. Поверхности первичной кристаллизации молено выделить при помощи вспомогательного треугольника, вершинами которого служат точки двойных эвтектик двойных диаграмм (рис. 51, в). Образовавшиеся новые треугольники I, П и П1 рассматриваются как исходные. Для рассматриваемой системы РЬ—Сс1—В1 внутри каждого треугольника был реализован неполно кубический симплекс-решетчатый план (табл. 68). [c.268]

Методологически задача выполнения научных исследований для оценки параметров (или выбора) модели процесса или ХТС состоит из нескольких этапов, а именно а) задания некоторого множества моделей объекта на основе фундаментальных законов (закономерностей) или априорной информации б) разработка структуры, состава, элементов, системы управления и изготовления экспериментальной установки в) планирования и проведения экспериментов на установке г) обработка экспериментальных данных для идентификации модели (определения параметров) д) выдачи модели процесса или ХТС на стадию проектирования. При неудачном выполнении одного из этапов в указанной последовательности цикл действий может повторяться с любого из этапов, т. е. длительность проведения эксперимента и обработки результатов зависит от четкости его постановки, корректности математического обеспечения и уровня автоматизации. [c.58]

Б. Для непротиворечивой априорной информации о механизмах и кинетических моделях провести построение стандартного плана эксперимента. По его результатам оценить константы конкурирующих кинетических моделей. [c.81]

Характерной особенностью современного состояния проблемы моделирования типовых процессов химической технологии является наличие общей методологии разработки моделей [2, 8] и самих моделей на уровне учета фундаментальных закономерностей (на макроуровне), т. е. его доказательность. Совершенствование их идет по пути углубления знаний на микроуровне, что в общей задаче моделирования находит отражение в снятии тех или иных допущений. В соответствии со стратегией системного анализа [8] эта тенденция положительно влияет на развитие теории и практики автоматизированного проектирования. По мере создания моделей на микроуровне усиливается прогнозирующая способность моделей, уменьшается объем априорной информации. В рамках известного математического описания все это способствует решению задачи автоматизации программирования, особенно если имеются алгоритмы-оболочки , для которых определенный класс проектируемых объектов реализуется частными алгоритмами. [c.260]

В реальных ситуациях, как правило, существует априорная информация о внутренней структуре процессов, протекающих в промышленных объектах химической технологии. Поэтому подход к синтезу оператора с позиций черного ящика обычно уступает по своей гибкости и эффективности второму и третьему подходам. [c.13]

К формальным методам синтеза функциональных операторов ФХС относятся методы построения математического описания объекта в условиях, когда наблюдению доступны только входные и выходные сигналы объекта и отсутствует всякая априорная информация о его внутренней структуре. Если некоторые априорные сведения о системе существуют, но ограничены по объему, или когда реальная система настолько сложна, что даже, располагая априорной информацией о состоянии ее элементов, практически невозможно связать эту информацию с поведением системы в целом, то формальные методы синтеза операторов ФХС становятся единственно возможным средством ее описания. [c.81]

Условия исследования системы таковы, что отсутствуют (полностью или частично) сведения о ее внутренней структуре и параметрах (иначе говоря, система — черный или серый ящик соответственно) и наблюдению доступны лишь входные и выходные сигналы. Другими словами, система изучается при неполной (или отсутствующей) априорной информации и наличии текущей информации, поступающей от входных и выходных сигналов. Цель исследования — построить функциональный оператор Ф, который минимизировал бы отклонение расчетных у и экспериментальных у данных в смысле той или иной нормы [c.82]

Если структура функционала (2.1) заранее неизвестна (а эта ситуация ближе к исходной), то обычные и, в частности, регулярные итеративные процедуры минимизации функционала (2.1) теряют силу. Единственно возможным в этих условиях является адаптивный подход — подход, ориентированный на решение проблемы оптимальности в отсутствие априорной информации без предварительного задания детерминированных и вероятностных характеристик системы. В данном случае для восполнения недостающей начальной информации активно используется текущая информация о системе. Реализация адаптивного подхода, как правило, ориентирована на алгоритмические методы оптимизации. [c.83]

Адаптивный алгоритм оптимизации. При недостатке априорной информации о системе критерий оптимальности (2.2) в явной форме неизвестен. Это значит, что не определена плотность распределения р (х), а существуют лишь реализации (х, а), которые [c.84]

Смысловой аспект процесса моделирования состоит в предварительном анализе существующей априорной информации о моделируемой ФХС, на основании которого составляется перечень элементарных технологических операторов, характерных для данного процесса, и формулируются основные допущения, принимаемые при построении модели ФХС. В свою очередь, перечень учитываемых элементарных процессов определяет совокупность параметров, описывающих состояние ФХС, которые включаются в ее математическую модель. [c.199]

К решению задачи синтеза оператора, описывающего гидродинамическую структуру потоков в технологических аппаратах, можно подходить по-разному. Например, с точки зрения формальной теории динамических систем задача сводится к проблеме минимальной реализации (см. 2.5). В этом случае для решения задачи достаточно знать функцию отклика системы на известные входные возмущения. Однако при моделировании процессов в технологических аппаратах, как правило, нет необходимости считать объект черным ящиком , так как почти всегда существует априорная информация о важнейших особенностях структуры потоков в аппарате. Другая менее формальная и более технологичная точка зрения на синтез математической модели гидродинамической структуры потоков в аппаратах состоит в выборе наилучшего в известном смысле оператора из ограниченного множества возможных операторов для аппарата данной конструкции. [c.240]

А невырождено), то 0 — состоятельная, несмещенная локально и совместно эффективная оценка. В уравнениях (3.130), (3.131) матрица А с постоянными коэффициентами называется матрицей планирования и ее элементы а у задаются видом кинетической модели. В линейном случае Е ц, 0) = Л0, когда нет никакой априорной информации и МНК используется без значений весов В = Е, (3.131) сводится к известному [c.199]

II уровень. В качестве классификационного принципа принимается количество и качество априорной информации о распознаваемых объектах, и с этой точки зрения выделяются системы без обучения, обучаюш иеся и самообучаюш иеся системы. [c.79]

Поскольку в методах присутствуют элементы субъективной оценки, процедура кластеризации должна включать диалог исследователя с ЭВМ. Рассмотрим следующий пример. Пусть априорно известно, что свойства объектов идюют различную важность (информативность) для кластеризации. Если априорная информация достоверна, то качество кластеризации будет удовлетворительным, если нет, то в один кластер попадут объекты, которые по общим признакам должны быть отнесены к разным кластерам. В этом случае, изменяя в режиме диалога веса признаков, ЛПР может добиться улучшения кластеризации. Меняя алгоритмы кластеризации, веса признаков, ЛПР либо добивается желаемого результата и при этом одновременно узнает, какие свойства используются и на сколько они важнее других, либо вынужден признать, что имеющаяся информация не позволяет получить искомую кластеризацию. [c.85]

Ранжирование типов аппаратов выполняется на основе априорной информации в результате ее обработки по методу экс-nejTHbix оценок. В качестве критерия оптимальности можно принять время, затрачиваемое на плановый выпуск продукции ассортимента [c.293]

Целью ТО является предотвращение возможных отказов обеспечиваемое проведением профнлактичеоких и ремонтных мероприятий по обслуживанию ХТС. Профилактическое обслуживание, включающее осмотры, регулировки, замену деталей— это система предупредительных мероприятий, направленных на снижение вероятности отказов. Оно эффективно в том случае, когда выбрана оптимальная стратегия ТО, устанавливающая опти. мальные сроки ее проведения. Профилактическое обслуживание можно осуществлять регулярно через заранее выбранные промежутки вре.мени периодически после измерения некоторых изменяющихся в процессе функционирования системы параметров [113]. При регулярном обслуживании иопользуют априорную информацию о состоянии системы, а при периодическом учитывают и апостериорную информацию о ее состоянии [114]. [c.93]

Задача 1-6. Заданы типы элементов ХТС, совокупность которых может обеспечить выполнение требуемых целей функционирования системы в условиях объективной неопределенности априорной информации о физико-химических константах ХТП (константы скоростей химических реакций, константы фазового равновесия, коэффициенты теплопередачи и массопередачи и др.) и о параметрах свойств технологических потоков на ХТС влияют стохастические внешние воздействия. Необходимо определить технологическую топологию ХТС, величину гранпц допусков (или коэффициентов запаса) для параметров элементов и значения параметров промежуточных технологических потоков, которые обеспечивают на некотором интервале времени желаемый уровень достоверности или надежности проектных решений ХТС при экстремуме КЭ с учетом ограничений. [c.126]

СК01 модели проводится методами классического регрессионного и корреляционного анализа [2—7]. Активный эксперимент ставится по заранее составленному плану (планирование эксперимента), при этом предусматривается одновременное изменение всех параметров, влияющих на процесс, что позволяет сразу установить силу взаимодействия параметров, а поэтому сократить общее число опытов. План эксперимента выбирается в зависимости от априорной информации об объекте и от постановки задачи. На каждом этапе изучения объекта выбирается оптимальная стратегия эксперимента. [c.8]

Отвергая нулевую гипотезу, тем самым принимают альтернативную. Альтернативная гипотеза распадается на две аг >а2 и а <.а2. Если одно из этих неравенств заведомо невозможно, то альтернативная гипотеза называется односторонней и для ее проверки применяются односторонние критерии значимости (в отли-чне от обычных, двусторонних). При проверке гипотез очень важно учесть априорную информацию о возможных значениях оцениваемых параметров, выяснить,.что один из сравниваемых параметров не может быть больше другого. Иногда этот факт вытекает из постановки задачи. Например, изучая изменение чистоты реактива, заранее знаем, что в связи с разло кением на свету чистота его с Течением времени может только уменьшиться. Такая информация даст возможность при проверке гипотезы применить одностороннпй критерий значимости, который имеет меньшую ошибку второго рода, чем соответствующий двусторонний. [c.40]

Направление градиента зависит от выбранного интервала варьирования независимых факторов. При изменении в п раз интервала варьирования для некоторого /-го фактора, меняется в п раз величина шага для этого фактора, так как в п раз изменяется коэффициент регрессии bj и также в п раз — интервал варьирования. Инвариантными к изменению интервала остаются только знаки со-стгвляюших градиента. Удачный выбор интервала варьирования во многом связан с наличием априорной информации о параметрической чувствительности процесса. Интервал варьирования дoлжeF быть достаточно велик, чтобы диапазон изменения выходной величины был в несколько раз (не менее 3—4 раз) больше ошибки воспроизводимости. В то же время для большинства процессов линейное приближение поверхности отклика адекватно эксперименту только при небольших интервалах варьирования. Если иа величины интервалов варьирования не наложено никаких ограничений, их стремятся выбрать таким образом, чтобы получить уравнение регрессии, симметричное относительно коэффициентов при линейных членах. Обработка результатов эксперимента, связанного с крутым восхождением, должна сопровождаться тщательным статистическим анализом полученных результатов. [c.175]

Стратегия системного подхода к исследованию и моделирова-, нию химико-технологического процесса в качестве первого этапа предполагает качественный анализ структуры ФХС, из которого можно выделить два аспекта смысловой, т. е. предварительный анализ априорной информации о физико-химических особенностях процесса, и математический, т. е. качественный анализ структуры математических зависимостей, которые могут быть положены в основу описания ФХС. В данном параграфе рассматривается первый аспект анализа структуры ФХС. Второму аспекту посвящен остальной материал главы. [c.23]

Блок-схема включает в себя нелинейный преобразователь VJ (а), матричный усилитель с переменными коэффициентами усиления но различным каналам и дискретный интегратор — дигратор (на схеме обозначен буквой Д). Двойные линии на схеме обозначают векторные связи. Существенно то, что схема автономна, т. е. вся необходимая априорная информация содержится в нелинейном преобразователе. [c.84]

Однако для реальных промышленных объектов химической технологии, как правило, характерно наличие априорной информации о внутренней структуре процессов, протекаюпщх в них. При этом связь между поведением всей системы в целом и составляюпщх элементов можно установить либо на основе общих методов механики сплошной среды, либо на основе блочного принципа построения модели системы, исходя из набора элементарных типовых операторов. Поэтому изложенный здесь первый подход к синтезу функционального оператора ФХС, рассматриваемый как самостоятельный метод, обычно уступает по своей гибкости и эффективности второму и третьему подходам, о которых речь пойдет ниже. Вместе с тем очевидно, что в комплексном использовании и взаимном дополнении формальных и неформальных методов описания ФХС заложены большие возможности повышения эффективности решения проблемы синтеза функциональных операторов ФХС. [c.131]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология