Доступные средства оценки нелинейности для нелинейных моделей ARX

Программное обеспечение System Identification Toolbox™ предоставляет нескольким средствам оценки нелинейности F (x) для нелинейных моделей ARX. Для получения дополнительной информации о F (x), смотрите Структуру Нелинейных Моделей ARX.

Каждое средство оценки нелинейности соответствует классу объекта в этом тулбоксе. Когда вы оцениваете нелинейные модели ARX в приложении, System Identification Toolbox создает и конфигурирует объекты на основе этих классов. Можно также создать и сконфигурировать средства оценки нелинейности в командной строке.

Большинство средств оценки нелинейности представляет нелинейную функцию как суммированную серию нелинейных модулей, таких как сети вейвлета или сигмоидальные функции. Можно сконфигурировать количество нелинейных модулей n для оценки. Для подробного описания каждого средства оценки смотрите страницу ссылок соответствующего класса нелинейности.

Нелинейность	Класс	Структура	Комментарии
Сеть Wavelet (значение по умолчанию)	`wavenet`	$g (x) = \sum_{k = 1}^{n} α_{k} κ (β_{k} (x - γ_{k}))$ где $κ (s)$ функция вейвлета.	По умолчанию алгоритм оценки определяет количество модулей n автоматически.
Один слой сигмоидальная сеть	`sigmoidnet`	$g (x) = \sum_{k = 1}^{n} α_{k} κ (β_{k} (x - γ_{k}))$ где $κ (s) = {(e^{s} + 1)}^{- 1}$ сигмоидальная функция. $β_{k}$ вектор-строка, таким образом что $β_{k} (x - γ_{k})$ скаляр.	Количество по умолчанию модулей n равняется 10.
Древовидный раздел	`treepartition`	Кусочная линейная функция по разделам пробела регрессора задана двоичным деревом.	Алгоритм оценки определяет количество модулей автоматически. Попытайтесь использовать древовидные разделы для моделирования данных, собранных в области значений условий работы.
F линеен в x	`linear`	Это средство оценки производит модель, которая похожа на линейную модель ARX, но предлагает дополнительную гибкость определения пользовательских регрессоров.	Используйте, чтобы задать пользовательские регрессоры как средство оценки нелинейности и исключить функцию отображения нелинейности.
Многослойная нейронная сеть	`neuralnet`	Использование в качестве a `network` объект создал использование программного обеспечения Deep Learning Toolbox™.
Пользовательская сеть (пользовательский)	`customnet`	Подобно сигмоидальной сети, но вы задаете $κ (s)$ .	(Для усовершенствованного использования) Использует модульную функцию, которую вы задаете.

Документация System Identification Toolbox

Поддержка

Памятка переводчика

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.

Документация