Алгоритм распознавания распределения Гаусса по ГОСТ 11.006-74

1. База данных эксперимента (x_i, P_i), n>20, X, S, t_nP,

2. Расчет числа данных (G), вышедших за интервал Х±0.3_*S

3. Если G_*20/n²<=0.741_*t_nP, 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 (x_i, P_i)

2. Оценка

по x_i = max. Если имеется два одинаковых max значений, то выбирается среднее значение

3. Оценка

по Рx_i₌max./2 и обнаружением х_i соответствующих или близких к Рx_i₌max./2, а далее нахождением половины разницы между ними

4. Расчет P=

5. Расчет критерия оптимизацииU =

. Установление знака градиента изменения

. Установление шага изменения

по золотому сечению.

6. Поиск решения при совместном переборе значений

методом безинерционного шарика

7. Изменение

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

<== предыдущая лекция	\|	следующая лекция ==>
Распределение Гаусса. который называют нормированной функцией Лапласа	\|	Другие функции распределения. Дискретные распределения

Дата добавления: 2014-01-03; Просмотров: 692; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!

Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет

ПОИСК ПО САЙТУ: