Опция установлена для findop
opt = findopOptions(model)opt = findopOptions(model,Name,Value)opt = findopOptions( создает набор опции по умолчанию для вычисления рабочей точки заданного нелинейного ARX или модели Хаммерстайна-Винера. Используйте запись через точку, чтобы изменить этот набор опции для вашего определенного приложения. Опции, которые вы не изменяете, сохраняют свои значения по умолчанию.model)
opt = findopOptions(model,Name,Value)Name,Value.
Создайте набор опции по умолчанию для findop с помощью модели idnlarx
opt = findopOptions(idnlarx);
Создайте набор опции по умолчанию для findop с помощью модели idnlhw.
opt = findopOptions(idnlhw);
Используйте запись через точку, чтобы задать поиск наименьших квадратов Ньютона Гаусса подпространства, имеющий до 25 итераций.
opt.SearchMethod = 'gn';
opt.SearchOptions.MaxIterations = 25;Создайте набор опции для findop с помощью модели idnlarx. Задайте поиск наименьших квадратов быстрейшего спуска с параметрами поиска по умолчанию.
opt = findopOptions(idnlarx,'SearchMethod','grad');
model — Предполагаемая нелинейная модельidnlarx | модель idnlhwПредполагаемая нелинейная модель, заданная как одно из следующего:
Модель idnlarx
Модель idnlhw
Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.
'SearchMethod','grad' задает метод поиска наименьших квадратов быстрейшего спуска'SearchMethod' — Числовой метод поиска используется для итеративной оценки параметра'auto' (значение по умолчанию) | 'gn' | 'gna' | 'lm' | 'grad' | 'lsqnonlin' | 'fmincon'Числовой метод поиска используется для итеративной оценки параметра, заданной как пара, разделенная запятой, состоящая из 'SearchMethod' и одно из следующего:
'auto' Комбинацию алгоритмов поиска строки, 'gn', 'lm', 'gna' и методов 'grad' пробуют в последовательности в каждой итерации. Первое продвижение направления спуска к сокращению стоимости оценки используется.
'gn' — Поиск наименьших квадратов Ньютона Гаусса подпространства. Сингулярные значения якобиевской матрицы меньше, чем GnPinvConstant*eps*max(size(J))*norm(J) отбрасываются при вычислении поискового направления. J является якобиевской матрицей. Матрица Гессиана аппроксимирована как JTJ. Если нет никакого улучшения этого направления, функция пробует направление градиента.
'gna' — Адаптивный поиск Ньютона Гаусса подпространства. Меньше собственных значений, чем gamma*max(sv) Гессиана проигнорированы, где sv содержит сингулярные значения Гессиана. Направление Ньютона Гаусса вычисляется в остающемся подпространстве. gamma имеет начальное значение InitialGnaTolerance (см. Advanced в 'SearchOptions' для получения дополнительной информации). Это значение увеличено факторным LMStep каждый раз, когда поиску не удается найти нижнее значение критерия меньше чем в пяти делениях пополам. Это значение уменьшено факторным 2*LMStep каждый раз, когда поиск успешен без любых делений пополам.
'lm' — Поиск наименьших квадратов Levenberg-Marquardt, где следующим значением параметров является -pinv(H+d*I)*grad от предыдущего. H является Гессиан, I является единичной матрицей, и grad является градиентом. d является числом, которое увеличено, пока нижнее значение критерия не найдено.
'grad' — Поиск наименьших квадратов быстрейшего спуска.
'lsqnonlin' — Доверительная область отражающий алгоритм lsqnonlin. Программное обеспечение Requires Optimization Toolbox™.
'fmincon' — Ограниченные нелинейные решатели. Можно использовать последовательное квадратичное программирование (SQP) и доверять области отражающие алгоритмы решателя fmincon. Если у вас есть программное обеспечение Optimization Toolbox, можно также использовать внутреннюю точку и алгоритмы активного набора решателя fmincon. Задайте алгоритм в опции SearchOptions.Algorithm. Алгоритмы fmincon могут привести к улучшенным результатам оценки в следующих сценариях:
Ограниченные проблемы минимизации, когда существуют границы, наложенные на параметры модели.
Образцовые структуры, где функция потерь является нелинейным или не сглаженной функцией параметров.
Мультивыведите образцовую оценку. Определяющая функция потерь минимизирована по умолчанию для мультивыходной оценки модели. алгоритмы fmincon могут минимизировать такие функции потерь непосредственно. Другие методы поиска, такие как 'lm' и 'gn' минимизируют определяющую функцию потерь путем альтернативной оценки шумового отклонения и сокращения значения потерь для данного шумового значения отклонения. Следовательно, алгоритмы fmincon могут предложить лучшую эффективность и точность для мультивыходных оценок модели.
'SearchOptions' — Опция установлена для алгоритма поискаНабор опции для алгоритма поиска, заданного как пара, разделенная запятой, состоящая из 'SearchOptions' и набора параметра поиска с полями, которые зависят от значения SearchMethod.
Структура SearchOptions, Когда SearchMethod Задан как 'gn', 'gna', 'lm', 'grad' или 'auto'
| Имя поля | Описание | Значение по умолчанию | ||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Tolerance | Минимальная процентная разница между текущим значением функции потерь и ее ожидаемым улучшением после следующей итерации, заданной как положительная скалярная величина. Когда процент ожидаемого улучшения является меньше, чем | 0.01 | ||||||||||||||||||||||||||||||
MaxIterations | Максимальное количество итераций во время минимизации функции потерь, заданной как положительное целое число. Итерации останавливаются, когда Установка Используйте | 20 | ||||||||||||||||||||||||||||||
Advanced | Настройки расширенного поиска, заданные как структура со следующими полями:
| |||||||||||||||||||||||||||||||
Структура SearchOptions, Когда SearchMethod Задан как 'lsqnonlin'
| Имя поля | Описание | Значение по умолчанию |
|---|---|---|
FunctionTolerance | Допуск завершения на функции потерь, которую программное обеспечение минимизирует, чтобы определить предполагаемые значения параметров, заданные как положительная скалярная величина. Значение | 1e-5 |
StepTolerance | Допуск завершения на предполагаемых значениях параметров, заданных как положительная скалярная величина. Значение | 1e-6 |
MaxIterations | Максимальное количество итераций во время минимизации функции потерь, заданной как положительное целое число. Итерации останавливаются, когда Значение | 20 |
Advanced | Настройки расширенного поиска, заданные как опция, установлены для Для получения дополнительной информации см. таблицу Optimization Options в Опциях Оптимизации (Optimization Toolbox). | Используйте optimset('lsqnonlin'), чтобы создать набор опции по умолчанию. |
Структура SearchOptions, Когда SearchMethod Задан как 'fmincon'
| Имя поля | Описание | Значение по умолчанию |
|---|---|---|
Algorithm | Алгоритм оптимизации
Для получения дополнительной информации об алгоритмах, см. Ограниченные Нелинейные Алгоритмы Оптимизации (Optimization Toolbox) и Выбор Algorithm (Optimization Toolbox). | 'sqp' |
FunctionTolerance | Допуск завершения на функции потерь, которую программное обеспечение минимизирует, чтобы определить предполагаемые значения параметров, заданные как положительная скалярная величина. | 1e-6 |
StepTolerance | Допуск завершения на предполагаемых значениях параметров, заданных как положительная скалярная величина. | 1e-6 |
MaxIterations | Максимальное количество итераций во время минимизации функции потерь, заданной как положительное целое число. Итерации останавливаются, когда | 100 |
Чтобы задать значения полей в SearchOptions, создайте набор findopOptions по умолчанию и измените поля с помощью записи через точку. Любые поля, которые вы не изменяете, сохраняют свои значения по умолчанию.
opt = findopOptions; opt.SearchOptions.MaxIterations = 15; opt.SearchOptions.Advanced.RelImprovement = 0.5;
opt — Опция установлена для команды findopfindopOptionsНабор опции для команды findop, возвращенной как объект findopOptions.
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.