Адаптация

Основу второго подхода составляет совокупность методов, объединяемых в кибернетике общим термином черный ящик . В их состав входят вероятностно-статистические методы анализа сложных явлений и систем, теория статистических решений и оптимального планирования эксперимента, методы теории распознавания образов, адаптации и обучения и т. п. Статистические методы поиска катализаторов позволяют по ограниченной экспериментальной информации просматривать значительные совокупности факторов, предполагаемых априори ответственными за каталитическую активность. Причем планы эксперимента предусматривают возможность варьирования испытываемых факторов на двух и более уровнях в зависимости от сложности поверхности отклика. Выявление доминирующих факторов проводится по различным вариантам ветвящейся стратегии, а их численная оценка — с использованием стандартных приемов регрессионного анализа. При усложнении задач статистического анализа методы корреляционного и регрессионного анализа уступают место математической теории распознавания с богатым арсеналом приемов раскрытия многомерных корреляций. [c.58]

У бактерий чрезвычайно сильно выражена снособность адаптации к различным условиям окружающей среды. Она проявляется в выработке адаптированных ферментов, что позволяет бактериальной клетке использовать в качестве источника сырья разнообразные вещества. Способность микроорганизмов к адаптации обеспечивает широкое распространение биологической очистки сточных вод. [c.100]

Таблица 2.8. Адаптация количественных характеристик для нечеткой модели

Беллман Р., Процессы регулирования с адаптацией. Изд. Наука , 1964. [c.319]

Таковы в общих чертах принципы адаптации англоязычных правил ШРАС по номенклатуре неорганических соединений к русскому языку. [c.11]

Задача адаптации стратегии управления решается с фиксированным периодом, равным продолжительности участка стационарности состояния катализаторов. Адаптация необходима при обнаружении таких возмущений, как проскок каталитических ядов, перегрев и спекание катализаторов в реакторах, изменение условий теплообмена в теплоиспользующей аппаратуре. Продолжительность участка стационарности составляет один-два месяца. В течение этого срока процесс в отделении может подвергаться неоднократному (от нескольких часов до нескольких суток) действию различных возмущений. [c.338]

Для решения указанных задач, возникающих при разработке алгоритмов синтеза ХТС на основе теории элементарной декомпозиции и декомпозиционного принципа, необходимо широко использовать методы теории графов, методы эвристического программирования, специальные методы решения экстремальных комбинаторных задач (например, метод ветвей и границ), методы адаптации, обучения и самообучения, методы целочисленного линейного программирования, методы статического моделирования и другие современные математические методы общей теории систем. [c.156]

Многоуровневая структура системы основана на разделении во времени задач оперативного и неоперативного управления. На неоперативном уровне производится проверка адекватности и коррекция параметров математических моделей процессов в аппаратах отделения, адаптация стратегии управления к изменяющимся условиям эксплуатации, а также расчет коэффициентов упрощенных моделей. Оперативный уровень обеспечивает работу алгоритма управления на участках стационарности. При этом решаются задачи статистической обработки и анализа информации, поступающей с объекта, расчета ненаблюдаемых переменных процесса и поиска текущих управлений. [c.339]

Подробный текст номенклатурных правил ШРАС по органической химии от 1969 г. издан параллельно на английском и на русском (перевод) языках в 2-х томах [13]. К сожалению, в этой публикации не проведена адаптация правил к русскому языку. — Прим. ред. ]. [c.73]

Важно отметить, что в любом случае необходима, с одной стороны, адаптация производственной системы к изменяющемуся ассортименту продукции, а с другой — адаптация ассортимента к производственной системе. При этом важно соблюдать одинаковые скорости изменения структуры ассортимента и производственных систем. [c.60]

Для получения весовых коэффициентов следует использовать алгоритмы адаптации, обобщающие накопленный опыт и результаты, полученные ранее при решении задачи синтеза. Для расчета числовой оценки различий физических свойств химических компонентов рекомендуется использовать такие параметры физических свойств, как величина разности значений информационных переменных, характеризующих данное физическое свойство, которое предполагается использовать для реализации операции разделения требуемые температуры и давление различия между [c.199]

Для второго этапа создаются общеинженерные подсистемы, являющиеся практически типовыми для любого вида технологических производств (водоснабжение и канализация, сантехнические задачи, электрообеспечение и т. п.). Подсистемы такого рода могут разрабатываться ведущими организациями соответствующего профиля проектных работ с соответствующей адаптацией их по отраслевым признакам. [c.40]

Оценка по временным характеристикам отражает время полезной работы производства по выпуску продукции, продолжительность непрерывной, устойчивой работы, время переналадки или перестройки (адаптации) ГАПС при изменении сырья, ассортимента продукции и т. д. В условиях периодических и многоассортиментных производств важную роль играют оценки длительности циклических процессов по выпуску продукции для отдельных единиц оборудования, технологических схем или ГАПС в целом относительно отдельного наименования или группы наименований продукции, оценки о продолжительности восстановления оборудования (очистки или промывки емкостей, реакторов и т. п. ). Влажными являются также оценки о временных резервах ГАПС, выявленных в результате рациональной организации технологических процессов и досрочного выполнения плановых заданий по выпуску продукции. [c.527]

Из второй группы, исходя из особенностей процессов в химической технологии, следует выделить методы идентификации, основанные на идее непрерывной адаптации модели к процессу с изменяющимися характеристиками [17—21 ], а также методы, основанные на байесовских оценках штрафных функций разного типа [211. [c.16]

Один из перспективных подходов состоит в сведении проблемы формального синтеза оператора объекта к проблеме оптимальности в условиях неопределенности. В этом случае основой развиваемых методов являются такие понятия, как адаптация, обучение и самообучение. Математический аппарат, адекватный этим понятиям, находится на стыке нескольких дисциплин математического программирования, теории вероятности и математической статистики. Позиции адаптации и обучения являются исходными и в таких направлениях анализа абстрактных систем, как распознавание образов и синтез дискретных моделей физических систем в виде обучающихся автоматов. К этим вопросам примыкают методы построения булевых моделей сложных объектов, основанные на сочетании идей факторного анализа с некоторыми приемами [c.81]

Рис. 2.1. Блок-схема регулярного алгоритма оптимизации Рис. 2.2. Блок-схема алгоритма адаптации

Подобная ситуация типична для детерминированных процессов, природа которых недостаточно изучена, случайных процессов с неизвестными статистическими характеристиками или когда вообще не ясно, является ли процесс детерминированным или стохастическим, и т. д. Единственно возможным подходом в этих условиях является наблюдение текущих реализаций и их обработка. При этом регулярные итеративные методы становятся непригодными и возникает необходимость в использовании принципов адаптации, основанных на вероятностных итеративны х процедурах. Идея построения вероятностных итеративных процедур состоит в переносе схем регулярных алгоритмов типа (2.4) — (2.6) на случай, когда градиент функционала V/ (а) неизвестен. Для этого в процедурах (2.4)—(2.6) специальным образом подбирается матрица Г и вместо неизвестного градиента V/ (а) используются наблюдаемые реализации (х, а). Таким образом, вероятностный алгоритм оптимизации алгоритм адаптации) можно записать в одной из трех форм рекуррентная форма [c.85]

Алгоритмы адаптации (2.7)—(2.9) существенно отличаются от регулярных алгоритмов (2.4)—(2.6) хотя бы потому, что при а=а здесь VaQ (а, х) 0. По существу изложенная схема представляет алгоритм стохастической аппроксимации [5]. В простейшем случае, когда вместо матрицы Г к) используются скаляры (к), достаточные условия сходимости метода имеют вид [c.85]

В отличие от схемы, изображенной на рис. 2.1, она существенно неавтономна, так как на функциональный преобразователь поступает не только сигнал обратной связи а (к), но и текущая информация с объекта в виде сигнала х (к). Рассмотренная блок-схема лежит в основе существующих систем адаптации, обучения и самообучения. [c.86]

Рассматривается ситуация, когда плотность вероятности р (х), а следовательно, и математическое ожидание (2.14) заранее неизвестны. Поэтому для определения а=а остается воспользоваться отдельными реализациями, получаемыми при показе векторов X, и соответствующими алгоритмами адаптации. Класс аппроксимирующих функций / (х, а) обычно задается в виде конечной суммы [4] [c.88]

Таким образом, задача приведена к виду, когда можно использовать рассмотренный ранее алгоритм адаптации (2.7), в котором надо положить ( (х, а)=Г (у—а (х)). В результате имеем [c.88]

Следуя общей схеме алгоритма адаптации (2.7), запишем итерационный процесс поиска коэффициентов а [c.98]

В целях ускорения сходимости метода обычно проводится нормировка переменных вектора с помощью соотношения хЧ= [х< — Л/ х )]18 х(), после чего отпадает необходимость в уточнении свободных членов а , а , а . Рекуррентные соотношения алгоритма адаптации (2.29) для расчета оценок остальных коэффициентов принимают вид [c.99]

V В данной главе были рассмотрены некоторые характерные приемы формального построения функционального оператора ФХС на основе принципов черного ящика , когда единственно доступной информацией об объекте являются его входные и выходные сигналы. В качестве результирующего функционального оператора в данном случае могут выступать модели, построенные на базе идей адаптации и обучения, уравнения регрессии и булевы модели (преимущественно при описании статического состояния ФХС), уравнения пространства состояний (при описании динамического поведения ФХС), специальные распознающие устройства, обучающиеся автоматы или любая другая форма описания, получаемая на основе анализа и обработки внешних информационных характеристик объекта. [c.130]

В фильтр вводят биогенные элементы в виде солей азота и фосфора и по мере образования биопленки постепенно добавляют сточные воды для увеличения концентрации загрязнений. Период адаптации микроорганизмов длится две-четыре недели. Для обеспечения жизнедеятельности микроорганизмов сточная вода, поступающая на фильтр, должна содержать не более 25 мг/л нефтепродуктов, пе более 1 г/л растворенных солей. Содержание азота на каждые 100 мг загрязнений — не менее 5 мг, фосфора — не менее 1 мг. Поверхностно-активные вещества, смолы и нерастворимые масла должны отсутствовать. [c.103]

Определение пороговых величин в хроническом эксперименте — очень важная задача, так как их оценка позволяет выявить особенности действия химического соединения, явления адаптации и компенсации, определить статистическую достоверность изменений [1.14], они служат основой для выбора значений ПДК. Переход к ПДК от пороговых величин осуществляется при помощи коэффициентов запаса, которые обычно колеблются от 3 до 20. Его более высокие значения применяются при увеличении абсолютной токсичности при увеличении значений КВИО, при уменьшении зоны острого действия, при увеличении коэффициента кумуляции, при увеличении зоны хронического действия, при увеличении зоны биологического действия, при значительных различиях в видовой чувствительности подопытных животных, при выраженном кожно-резорбтивном действии. [c.14]

Задача оценки переменных состояния химико-технологического процесса, к которым можно отнести температуру, дав.ттение, составы фаз, расходы жидких и газообразных среди т. д., состоит в том, чтобы по показаниям измерительных приборов, функционирующих в условиях случайных помех, восстановить значения переменных состояния системы, наиболее близкие в смысле заданного критерия к истинным значениям. Применительно к химико-технологическим процессам важность решения задач оценки переменных состояния и определения неизвестных параметров модели объекта имеет три аспекта открывается возможность получать непрерывно информацию о тех переменных состояния слон<-ного объекта, непосредственное измерение которых невозможно по технологическим причинам (например, концентрации промежуточных веществ, параметры состояния межфазной поверхности, доля свободных активных мест катализатора и т. п.) реализация непрерывной (в темпе с процессом) оценки переменных состояния и поиска неизвестных параметров модели создает предпосылки для прямого цифрового оптимального управления технологическим процессом решение задач идентификации решает проблему непрерывной оптимальной адаптации нелинейной математической модели к моделируемому процессу в условиях случайных помех и дрейфа технологических характеристик последнего, что необходимо для осуществления статической и динамической оптимизации. [c.283]

Пужио также отметить, что ряд алгоритмов нелинейного про-грамми )овапия применяют для решения проблем обучения, самообучения и адаптации в автоматических системах т. е. в области теории автоматического управления, возникшей относительно недавно и в настоящее время переживающей период бурного развития. [c.547]

Для оценки адекватности построенной экспертом модели были использованы количественные экспериментальные данные работы [2]. В ней приводятся 20 характеристик 24 оксидов металлов, которые могут быть использованы в качестве катализаторов в реакции окисления СО (табл. 2.7). Ада 1та ция количественных характеристик, определяющих, по мнению экспертов, активность катализаторов, и самой активности для нечеткой модели проводилась следующим образом. Для каждого нз 24 оксидов вычислялись функции принадлежности ( гр)- Численные значения Щр относили к тому нечеткому множеству Qil, для которого функция (щр) иринимала максимальное значение. Результаты адаптации для каждого из параметров приведены в табл. 2.8. Для каждого из 24 катализаторов задавался набор свойств лч (( = 1, 6) и с помощью построенной нечеткой модели определялась его активность У. Полученные значения активности сравнивались с экспериментально найденным значением. Построение нечеткой модели производилось путем диалога эксперт—ЭВМ. Пример программы, реализующей такой диалог, приведен в [48 и служит основой для построения оболочек ЭС в различных проблемных областях. [c.118]

Диалоговые языки первого класса строятся либо расширением языков программирования высокого уровня (ПЛ/1, Фортран), либо адаптацией к конкретной предметной области и имеющимся вычислительным средствам. Языки второго класса получили наибо.пьшее распространение в силу их кажущейся близости к естественным и простоты реализации. Языки ключевых слов [c.260]

Структура, состав и характеристики ГАПС химического предприятия. Как показано ранее, одной из характерных особенностей многоассортиментных малотоннажных производств является быстрая и частая смена ассортимента продукции. Это делает необходимой постоянную адаптацию структуры и способа ( зункционирования таких производств к изменению спроса на [c.42]

Поскольку ассортимент продукции подвержен изменениям, рациональная структура предприятия должна адаптироваться к конкретным условиям, причем одним из возможных методов адаптации является оптимальная ассимиляция (размещение) иовьх технологических процессов на действующем оборудовании. [c.163]

В перечисленных и аналогичных им производствах для автоматизации технологических процессов применяют промышленные роботы и робототехнические комплексы, роторрго-кон-вейерные линии. Роботы и робототехнические комплексь обладающие способностью к адаптации, в значительной степени ориентированы на ГАПС. [c.311]

Диалоговые языки первого класса строятся либо расширением языков программирования высокого уровня (ПЛ-1, фортран), либо адаптацией к конкретной предметной области и имеюпщмся вычислительным средствам. Синтаксически такие языки не отличаются от соответствующих языков программирования и легко доступны для изучения специалистам в области программирования. Их достоинством является гибкость, универсальность. Основной же недостаток — необходимость изучения языков программирования. [c.155]

Обеспечение принципа функциональной полноты достигается за счет совершенства математического обеспечения. Последве должно базироваться на развитых и проверенных алгоритмах и программах расчета как отдельных аппаратов, так и всего производства. Адаптация существующих программных модулей к средствам системы должна производиться без существенной реконструкции. Желательно, чтобы пользователь имел возможность расширения функциональных возможностей системы. [c.169]

Для организации поисковой процедуры при адаптации модели к объекту применяется большое число различных критериев оценки погрешностей. Среди них — критерий среднеквадратичной ошибки, минимаксные критерии (когда выбором параметров минимизируется максимальное значение ошибки), интеграл от квадрата ошибки, интеграл от абсолютной величины ошибки, различные варианты названных критериев с использованием функций веса, средневзвешенные критерии высших порядков, статисти- [c.436]

Микробиология Издание 4 (2003) -- [ c.146 ]

Защита от коррозии старения и биоповреждений машин оборудования и сооружений Т2 (1987) -- [ c.2 , c.104 , c.463 ]

Люминесцентный анализ (1961) -- [ c.90 ]

Общая микробиология (1987) -- [ c.20 ]

Генетические исследования (1963) -- [ c.116 , c.117 , c.120 , c.122 ]

Экологическая биотехнология (1990) -- [ c.0 ]

Оптимальное управление процессами химической технологии (1978) -- [ c.0 ]

Стратегия биохимической адаптации (1977) -- [ c.9 , c.11 , c.12 , c.26 , c.29 , c.94 ]

Распознавание образом в химии (1977) -- [ c.0 ]

Биологические методы борьбы с вредителями (1984) -- [ c.0 ]

Агрохимикаты в окружающей среде (1979) -- [ c.253 ]

Популяционная биология и эволюция (1982) -- [ c.327 , c.330 ]

Генетика человека Т.3 (1990) -- [ c.36 ]

Еще один неповторимый вид (1990) -- [ c.0 ]

Микробиология Изд.2 (1985) -- [ c.128 ]

Эволюция без отбора Автоэволюция формы и функции (1981) -- [ c.286 , c.316 , c.320 , c.321 , c.324 , c.358 , c.375 ]

Эволюция без отбора (1981) -- [ c.286 , c.316 , c.320 , c.321 , c.324 , c.358 , c.375 ]

Теория управления и биосистемы Анализ сохранительных свойств (1978) -- [ c.99 ]

Физиология растений (1989) -- [ c.41 , c.57 , c.74 , c.75 , c.113 , c.413 , c.417 ]

Микробиологические основы молочного производства (1987) -- [ c.132 ]

Умирающие озера Причины и контроль антропогенного эвтрофирования (1990) -- [ c.114 ]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология