![](/irbis_nbuv/images/db_navy.gif) Книжкові видання та компакт-диски ![](/irbis_nbuv/images/db_navy.gif) Журнали та продовжувані видання ![](/irbis_nbuv/images/db_navy.gif) Автореферати дисертацій ![](/irbis_nbuv/images/db_navy.gif) Реферативна база даних ![](/irbis_nbuv/images/db_navy.gif) Наукова періодика України ![](/irbis_nbuv/images/db_navy.gif) Тематичний навігатор ![](/irbis_nbuv/images/db_navy.gif) Авторитетний файл імен осіб
![Mozilla Firefox](../../ico/mf.png) |
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Повнотекстовий пошук
Пошуковий запит: (<.>A=Либероль Б$<.>) |
Загальна кількість знайдених документів : 3
Представлено документи з 1 до 3
|
1. |
Либероль Б. Д. Исследование сходимости одношаговых адаптивных алгоритмов идентификации [Електронний ресурс] / Б. Д. Либероль, О. Г. Руденко, А. А. Бессонов // Проблемы управления и информатики. - 2018. - № 5. - С. 19-32. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/PUI_2018_5_4 Исследованы вопросы сходимости регуляризованных одношаговых адаптивных алгоритмов Качмажа и Нагумо - Ноды, используемых для решения задачи идентификации. Получены оценки скорости сходимости алгоритмов и показано, что введение параметра регуляризации, улучшая вычислительную устойчивость алгоритмов, приводит к некоторому замедлению процесса идентификации. Наличие информации о статистических свойствах полезных сигналов и помех позволяет выбрать параметры алгоритмов, обеспечивающих их максимальную скорость сходимости.
| 2. |
Либероль Б. Д. Псевдопроекционные алгоритмы оценивания, использующие взвешивание информации [Електронний ресурс] / Б. Д. Либероль, О. Г. Руденко, А. А. Бессонов // Проблемы управления и информатики. - 2020. - № 4. - С. 47-59. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/PUI_2020_4_6 Алгоритм Качмажа (АК), который в настоящее время широко используется благодаря своей простоте и эффективности при решении различных технических задач, был предложен в работе [3] для решения систем линейных алгебраических уравнений. Аналитические исследования, проведенные в [8 - 10], позволили получить неасимптотические и асимптотические оценки скорости сходимости этого алгоритма при наличии помех измерений. В [11 - 14] рассматривалась проблема ускорения АК путем использования не одного, а ряда предыдущих измерений. В [12 - 16] предложены многошаговые проекционные алгоритмы, которые при построении оценки на очередном n-м шаге использовали информацию о L предыдущих шагах. В работах [15, 16] определена скорость сходимости данных алгоритмов и показано, что использование в многошаговых проекционных методах информации о L предыдущих шагах равносильно в смысле скорости сходимости уменьшению размерности исходного пространства N на L. Существенный положительный эффект от использования информации о предыдущих шагах, с одной стороны, и необходимость обращения матрицы, с другой, свидетельствуют о целесообразности разработки алгоритмов, обладающих свойствами, близкими к свойствам многошаговых проекционных алгоритмов, но более простых в реализации. Один из таких подходов, использующий аппроксимацию операции ортогонального проецирования вектора ошибки оценивания на линейную оболочку входных векторов, осуществляемую на основе одношагового проекционного АК, изучался в работе [17]. В данной статье рассмотрена модификация АК, которая использует взвешивание оценок, полученных на ряде предыдущих шагов. Исследованы свойства псевдопроекционных алгоритмов оценки, которые используют взвешивание информации и построены на основе одношагового адаптивного АК. Получены оценки скорости сходимости алгоритмов и показано, что использование операции взвешивания информации в алгоритмах оценки позволяет при незначительном снижении скорости сходимости алгоритмов уменьшить размеры их области сходимости (по сравнению с АК с <$E gamma~=~const~=~1>), которая определяется соотношением дисперсий сигналов и помех.
| 3. |
Либероль Б. Д. Псевдопроекционные алгоритмы оценивания, основанные на аппроксимации операции ортогонального проецирования [Електронний ресурс] / Б. Д. Либероль, О. Г. Руденко, А. А. Бессонов // Проблемы управления и информатики. - 2020. - № 2. - С. 16-33. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/PUI_2020_2_4 Одним из наиболее эффективных и простых в вычислительном отношении одношаговых алгоритмов оценивания является алгоритм Качмажа (АК), предложенный в [1]. В ряде последующих работ рассмотрена возможность ускорения АК путем использования не одного, а ряда измерений. Работы [8, 9] послужили толчком к разработке нового класса алгоритмов - многошаговых проекционных алгоритмов [10 - 14], в которых при построении оценки на n-м шаге используется не только вновь поступающая информация, как это происходит в АК, но и информация о ряде предыдущих шагов n - 1, n - 2 ... Количество таких шагов определяется памятью алгоритма. При этом благодаря лучшей экстраполяции и фильтрации в ряде случаев удается добиться существенного сокращения времени идентификации. Реализация многошагового (S-шагового) проекционного алгоритма требует вычисления обратной матрицы наблюдений размерности S х S. В [11 - 14] установлены свойства случайных псевдообратных матриц и матриц проецирования, которые позволили определить скорость сходимости данных алгоритмов и сделать вывод о том, что учет в данных алгоритмах информации об S предыдущих шагах равносилен в смысле скорости сходимости уменьшению размерности исходного пространства N на S. Предложены и исследованы псевдопроекционные алгоритмы, обладающие подобными многошаговым проекционным алгоритмам свойствами, но являющиеся более простыми в реализации. Данные алгоритмы используют аппроксимацию операции точного проецирования и строятся на основе одношагового адаптивного АК. Получены оценки скорости сходимости предложенных процедур и показано, что применение такой аппроксимации позволяет при незначительном снижении скорости сходимости алгоритмов существенно упростить их реализацию и повысить вычислительную устойчивость вследствие устранения операции вращения матрицы наблюдений.
|
|
|