Translated from Russian to Uzbek

Statistik usullaridentifikatsiyalash uchun foydalaniladigan signallarning statistik tavsiflaridan (tarqatish funksiyalari, korrelyatsiya funksiyalari, spektral zichliklar, momentlar) foydalanishga asoslangan. Bunda sifat mezoni qandaydir o'rtacha tavakkalchilik shaklida shakllanadi. Ushbu yondashuv tasodifiy shovqin mavjudligida kerak.
Nostatistik (deterministik) usullarchiqish signali parametrlarini ob'ekt parametrlari va kirish signali bilan bog'laydigan deterministik funktsional bog'liqliklarni aniqlashga asoslanadi. Ushbu usullar shovqin bo'lmaganda qo'llaniladi.
gradient usullariidentifikatsiyalar sifat o'lchovini optimallashtirish uchun gradient algoritmlarini o'z ichiga oladi. Sifat o'lchovining optimal qiymatiga qarab harakat gradient bo'ylab uning optimal qiymatiga sifat o'lchovining gradientiga mutanosib tezlikda amalga oshiriladi. Bu usul sifat o'lchovi qat'iy unimodal, ya'ni bitta ekstremumga ega bo'lganda qo'llaniladi. Gradient usullarining noqulayligi sifat o'lchovining nomukammalligi bilan bog'liq bo'lib, unda ob'ektning parametrlari odatda o'zaro bog'liqdir. Natijada, ikkinchisining taxminiy baholari noto'g'ri bo'lishi mumkin.
Gradient bo'lmagan usullar bilan sifat funksionalining optimal qiymatiga qarab harakat gradient bo'lmagan usulda amalga oshiriladi va sifat funksionalining gradient komponentlarini doimiy ravishda aniqlashning hojati yo'q. Faqat harakat sodir bo'ladigan sifat funksionalining pasayish yo'nalishi, shuningdek, identifikatsiya jarayonining ma'lum sifatlarini (masalan, uning yaqinlashishi) ta'minlaydigan harakat qadami aniqlanadi. Ushbu usullarning tezligi, qoida tariqasida, gradient usullari tezligidan past bo'ladi va xatolik sifat funktsional qiymatining optimal qiymatiga qarab harakat bosqichlarining cheklanganligi bilan bog'liq bo'lib, bu yoki uning atrofida tebranish aylanishiga olib keladi. optimal nuqta yoki taxminlarda noto'g'ri.
Qidiruv identifikatsiyalash usullarida optimal holatga harakatni tashkil qilish uchun maxsus sinov parametrik tebranishlari qo'llaniladi, bu ularning asosiy kamchiligi hisoblanadi. Sinov effektlarini qo'llash yoki amalga oshirish mumkin bo'lmaganda, bu usullar tubdan qabul qilinishi mumkin emas. Qidiruv tizimlarining tezligi past. Bunday tizimlar optimal nuqta atrofida tebranish rejimi bilan tavsiflanadi.
Qidiruvsiz identifikatsiya qilish vazifasi ob'ekt to'g'risidagi aprior ma'lumotlardan foydalanishga (ya'ni uning "xiraligini" hisobga olishga) qisqartiriladi, bu ma'lumotni izlamasdan olish uchun boshqaruvni sintez qilish uchun etarli bo'ladi. ekstremal holatga e'tiroz bildirish. Qidiruv bo'lmagan usullar maxsus qidiruv parametrik signallaridan foydalanishni talab qilmaydi va shuning uchun ular ikkinchisi bilan bog'liq kamchiliklardan xoli. Identifikatsiya qilish uchun odatda ob'ektni kiritish signallari ishlatiladi. Bu shuni anglatadiki, ob'ekt va modelning kirishidagi foydali signalga qo'shiladigan shovqinlar identifikatsiya qilish uchun foydali signallardir.
https://pandia.ru/text/78/349/5.php

Sun'iy neyron tarmoqlari asosida kechikish bilan belgilangan intervalli ob'ektni boshqarish tizimini qurish algoritmini ishlab chiqish.

2014 yil 1 iyulLarisa Nikolaevna Grebtsova