ВУЗ:
Составители:
60
4) сформировать алгоритм идентификации, который при использо-
вании доступных для наблюдения значений входных и выходных вели-
чин, изменял бы параметры настраиваемой модели так, чтобы критерий
качества идентификации достигал оптимума.
Выбор настраиваемых моделей и алгоритмов является, скорее, ис-
кусством, чем наукой. Есть определенный смысл также в "консерва-
ции" экспериментальных данных на будущее, если их получение свя-
зано с существенными затратами. Однако на практике новые экспери-
ментальные данные, как правило, получают с большей точностью и в
большем объеме (в смысле охвата большего числа наблюдаемых пара-
метров), что собственно и создает объективные предпосылки для дви-
жения вперед наряду с предпосылками субъективными, которые опре-
деляются квалификацией и трудолюбием исследователей.
В определенном смысле можно вести речь о технологии получения
новых знаний, если взять на вооружение методологию опровержения
моделей экспериментальными данными. Это достаточно легко осуще-
ствить заданием граничного значения невязки, превышение которого
в процессе идентификации свидетельствует об опровержении модели.
Разумеется, опровергать существующие модели целесообразно, если
исследователь предлагает свою оригинальную модель, которая при вы-
бранном граничном значении невязки не может быть опровергнута.
60 4) сформировать алгоритм идентификации, который при использо- вании доступных для наблюдения значений входных и выходных вели- чин, изменял бы параметры настраиваемой модели так, чтобы критерий качества идентификации достигал оптимума. Выбор настраиваемых моделей и алгоритмов является, скорее, ис- кусством, чем наукой. Есть определенный смысл также в "консерва- ции" экспериментальных данных на будущее, если их получение свя- зано с существенными затратами. Однако на практике новые экспери- ментальные данные, как правило, получают с большей точностью и в большем объеме (в смысле охвата большего числа наблюдаемых пара- метров), что собственно и создает объективные предпосылки для дви- жения вперед наряду с предпосылками субъективными, которые опре- деляются квалификацией и трудолюбием исследователей. В определенном смысле можно вести речь о технологии получения новых знаний, если взять на вооружение методологию опровержения моделей экспериментальными данными. Это достаточно легко осуще- ствить заданием граничного значения невязки, превышение которого в процессе идентификации свидетельствует об опровержении модели. Разумеется, опровергать существующие модели целесообразно, если исследователь предлагает свою оригинальную модель, которая при вы- бранном граничном значении невязки не может быть опровергнута.
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 58
- 59
- 60
- 61
- 62
- …
- следующая ›
- последняя »