rpd000003197 (1012246), страница 6

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 6)

4.1.2. Лекция 2. Алгоритмы нечетких выводов.Часть 1.(АЗ: 2, СРС: 0,5)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

4.1.3. Лекция 3. Алгоритмы нечетких выводов.Часть 2(АЗ: 2, СРС: 0,5)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

4.1.4. Лекция 4. Алгоритмы нечеткого принятия решений(АЗ: 2, СРС: 0,5)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

4.2.3. Лекция 5. Искусственные нейронные сети.(АЗ: 2, СРС: 1)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

4.2.4. Лекция 6. Обучение многослойных нейронных сетей(АЗ: 2, СРС: 1)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

4.2.5. Лекция 7. Искусственная нейронная сеть Кохонена,(АЗ: 2, СРС: 1)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

4.2.6. Лекция 8. Сеть встречного рапространения(АЗ: 2, СРС: 1)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

4.2.7. Лекция 9. Искусственная нейронная сеть адаптивнолго резонанса(АЗ: 2, СРС: 1)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

4.2.8. Лекция 10. Искусственная нейронная сеть Хопфилда(АЗ: 2, СРС: 1)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

4.2.9. Лекция 11. Решение оптимизационных задач с помощью искусственной нейронной сети Хопфилда(АЗ: 2, СРС: 1)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

4.2.10. Лекция 12. Обучение нейронных сетей методом имитации отжига(АЗ: 2, СРС: 1)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

4.4.1. Лекция 13. Гибридные системы(АЗ: 2, СРС: 1)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

4.4.2. Лекция 14. Гибридная сеть ANFIS(АЗ: 2, СРС: 1)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

4.4.3. Лекция 15. Гибридная сеть TSK(АЗ: 2, СРС: 1)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

4.5.1. Лекция 16. Организация генетических алгоритмов(АЗ: 2, СРС: 1)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

4.5.2. Лекция 17. Использование генетических алгоритмов (АЗ: 2, СРС: 1)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

1. Практические занятия

1. Лабораторные работы

1.3.1. Векторная и матричная алгебра. Реализация процедур сложения, умножения, обращения матриц, в т.ч. симметрических(АЗ: 4, СРС: 2)

Форма организации: Лабораторная работа

1.3.2. Алгебра кватернионов. Моделирование конечного поворота твердого тела(АЗ: 4, СРС: 2)

Форма организации: Лабораторная работа

1.3.3. Методы интегрирования обыкновенных дифференциальных уравнений. Реализация современных методов численного интегрирования(АЗ: 4, СРС: 4)

Форма организации: Лабораторная работа

1.3.4. Основные законы механики. Моделирование математического и пружинного маятников(АЗ: 4, СРС: 2)

Форма организации: Лабораторная работа

1.4.1. Моделирование реализаций случайных величин. Моделирование случайной величины с заданным законом распределения(АЗ: 4, СРС: 2)

Форма организации: Лабораторная работа

1.4.2. Моделирование реализаций случайных процессов. Оценка их параметров по методу Монте-Карло. Построение оценки корреляционной функции случайного проце(АЗ: 4, СРС: 2)

Форма организации: Лабораторная работа

1.4.3. Многомерная плотность распределения случайной величины. Построение эллипсоида рассеивания для заданного уровня доверительной вероятности(АЗ: 4, СРС: 2)

Форма организации: Лабораторная работа

1.4.4. Задачи математической статистики. Метод Монте-Карло. Определение необходимого объема статистики, точность оценки(АЗ: 4, СРС: 2)

Форма организации: Лабораторная работа

2.2.1. Математическая модель солнечных часов(АЗ: 4, СРС: 8)

Форма организации: Лабораторная работа

Описание: Целью работы является:

1. Исследование законов орбитального движения Земли вокруг Солнца, практическое использование математического аппарата векторной алгебры.

2. Разработка классов для моделирования движения Земли, эволюции показаний солнечных часов.

3. Развитие объектного мышления.

4. Развитие навыков нормализации и повторного использования классов.

В процессе выполнения лабораторной работы необходимо:

1. Реализовать программно математическую модель солнечных часов с вертикальным гномоном. Часы могут располагаться в точке с произвольными географическими координатами. Время начала и период моделирования могут быть заданы произвольно.

2. Провести тестирование, построив графики суточной эволюции направления и длины тени для случаев расположения гномона на полюсах и экваторе на даты: 07 января, 07 июля, 23 сентября, 21 марта текущего календарного года.

3. Построить эволюцию продолжительности светового дня в течение текущего календарного года. Проанализировать изменение продолжительности части светового дня, заключенной между 8:00 и 20:00 часами по местному времени, в одном из городов России после отмены «зимнего» времени.

2.2.2. Моделирование гравитационного поля Земли(АЗ: 4, СРС: 8)

Форма организации: Лабораторная работа

Описание: Цель работы:

1. Изучение существующих моделей гравитационного поля Земли и подходов к их реализации.

2. Реализация класса математической модели орбитального движения ИСЗ в декартовых координатах с различными моделями гравитационного поля Земли, сравнение и анализ результатов.

3. Повторное использование архитектуры взаимодействия математических моделей и численных методов.

4. Развитие объектного мышления: применение теоретических принципов на практике.

Задание:

1. Реализовать программно математическую модель движения ИСЗ в ОДУ с использованием четырёх моделей гравитации:

• центральное гравитационное поле Земли;

• нормальное гравитационное поле Земли в точечных массах (стандарт "ПЗ-90");

• нормальное гравитационное поле Земля в сферических функциях (стандарт "ПЗ-90");

• аномальное гравитационное поле Земли в сферических функциях (выбранного порядка, до 36 включительно) (стандарт "ПЗ-90").

2. Провести тестирование, построив графики эволюции геоцентрических прямоугольных координат положения ИСЗ для каждой из моделей гравитации при идентичных параметрах орбиты и начальных условиях его движения. Сравнить графики, сделать выводы о величине погрешности определения положения ИСЗ при использовании простейшей модели центрального поля по сравнению с другими моделями гравитации.

2.4.1. Торможение ИСЗ в атмосфере Земли. Оценивание точки падения ИСЗ, построение эллипса рассеивания точки падения(АЗ: 4, СРС: 8)

Форма организации: Лабораторная работа

Описание: Задачей данной лабораторной работы является определение динамики параметров орбиты и координат точки падения на общеземной эллипсоид искусственного спутника Земли (ИСЗ), двигающегося в её центральном гравитационном поле с учётом торможения в атмосфере. В процессе выполнения лабораторной работы требуется:

• построить эволюцию положения и скорости ИСЗ в инерциальной геоцентрической СК;

• построить эволюцию оскулирующих элементов орбиты ИСЗ;

• методом статистических испытаний построить эллипс рассеивания для заданной доверительной вероятности, оценки математического ожидания и ковариационной матрицы точки падения ИСЗ в геодезических координатах.

2.4.2. Оценивание координат потребителя при помощи СНС методом непосредственных навигационных определений(АЗ: 4, СРС: 8)

Форма организации: Лабораторная работа

Описание: Потребитель (пользователь) спутниковой радионавигационной системы (СРНС) находится неподвижно в точке, определяемой координатами на поверхности общего земного эллипсоида. В процессе выполнения лабораторной работы необходимо провести имитационное моделирование процесса навигационных определений непосредственным решением навигационной задачи по результатам измерений псевдодальностей до ИСЗ СНС с учетом случайных ошибок измерений, а также ограничений на зону видимости антенны пользователя. Кроме того, требуется исследовать зависимость точности решения навигационной задачи от точности производимых измерений, путем варьирования параметров ошибок измерений и анализа компонентов ковариационной матрицы оценок координат.

3.1.1. Обоснование статистической модели эксперментальных данных с использованием критериев согласия.(АЗ: 4, СРС: 2)

Форма организации: Лабораторная работа

Описание: Все многообразие подходов к решению практических задач статистического анализа экспериментальных данных основано на определенных предположениях относительно характера распределения исследуемых параметров, в рамках которых делаются те или иные выводы. Чем точнее наши предположения соответствуют объективному распределению исследуемых факторов, тем точнее и надежнее будут статистические выводы.

Возможно два пути к обоснованию статистической модели распределения исследуемых факторов:

Первый путь основан на предположении (которое требует дальнейшего подтверждения на основе строгих количественных критериев) о том, что исследуемые факторы имеют некоторые конкретные законы распределения (нормальный, экспоненциальный, равномерный, биномиальный, геометрический и т. д.). Как правило, такие предварительные предположения могут быть сформированы исходя из природы эксперимента и наших знаний о ней, а также свойств известных теоретических распределений. В дальнейшем предварительное предположение о соответствии распределения исследуемого фактора некоторому теоретическому распределению должно быть подтверждено на основе количественных критериев, называемых критериями согласия. В противном случае использование принятой на основе предварительных предположений статистической модели может привести к неверным выводам.

Второй путь построения статистической модели и, как следствие, реализации практических задач статистического анализа экспериментальных данных - непараметрический. Он возникает тогда, когда не удается установить согласие распределения исследуемого фактора какому-либо параметрическому закону распределения. Как правило, в основе непараметрической статистической модели распределения данных, измеряемых в результате проведения тех или иных экспеериментальных исследований, лежит переход от исходных числовых данных к их рангам.

Итак, первый шаг, который необходимо выполнить при решении разнообразных задач анализа экспериментальных данных заключается в том, чтобы попытаться установить (либо опровергнуть) соответствие распределения исследуемых экспериментальных данных какому- либо параметрическому закону распределения.

Практическое решение указанной задачи с использованием программного статистического пакета STATISTICA составляет содержание данной лабораторной работы.

Характеристики

Список файлов учебной работы