2014-02-02
1082
| 1. База данных эксперимента (xi, Pi), n>20, X, S, tnP, |
| 2. Расчет числа данных (G), вышедших за интервал Х±0.3*S |
| 3. Если G*20/n2<=0.741*tnP, то распределение Гауссово |
Критерии и алгоритмы обнаружения глобального экстремума при распознавании распределения Гаусса.
Функция имеет глобальное решение при любых 
и 
. Расчет критерия оптимизации U = 
.
Алгоритм распознавания распределения Гаусса (оценка и )
| 1. База данных эксперимента (xi, Pi) |
| 2. Оценка по xi = max. Если имеется два одинаковых max значений, то выбирается среднее значение
|
| 3. Оценка по Рxi=max./2 и обнаружением хi соответствующих или близких к Рxi=max./2, а далее нахождением половины разницы между ними
|
4. Расчет P=
|
| 5. Расчет критерия оптимизацииU = . Установление знака градиента изменения и . Установление шага изменения и по золотому сечению.
|
| 6. Поиск решения при совместном переборе значений и методом безинерционного шарика
|
| 7. Изменение и до ухудшения критерия U
|
| 8.Повтор итерации с изменением шага градиента на порядок и изменением знака градиента |
| 9. Определение предельного числа итераций вручную при достижении незначимости изменения критерия оптимизации или автоматический выход из расчетов при достижении заданной точности U |
|
|
|
