momeniholding

ژئوممبران momeniholding مومنی هولدینگ

18.12.1400

یک مدل سینتیک تجربی برای استخراج روغن دانه زیره سیاه با دی اکسید کربن فوق بحرانی ژئوممبران به عنوان حلال با استفاده از مدل شبکه عصبی در [185] توسعه داده شده است.یک راکتور فوتوکاتالیستی دوغاب فیلم ریزش آرام که برای تصفیه فاضلاب استفاده ژئوممبران می شود در [186] با استفاده از یک مدل تجربی ساده شده با تنها پنج پارامتر بدون بعد مدل شده است. پارامترها را می توان به راحتی از داده های فرآیند تخمین زد. مطالعه حساسیت مدل به تغییرات پارامتر مدل و اعتبار مدل با داده های تجربی نیز ارائه شده است.

ژئوممبران

تست جوش ورق ژئوممبران

قیمت روز ژئوممبران در تهران

قیمت ژئوممبران در اصفهان

قیمت استخر ژئوممبران

17.12.1400

• نمودار یک رابطه تابعی غیرخطی دو متغیره. مشاهده می شود که یک منطقه "مسطح" گسترده از تابع وجود دارد. این نشان دهنده منطقه ای است که در آن وجود ندارد • • • به متغیرهای آن بستگی دارد، یعنی جایی که غیر اطلاعاتی است. اگر پارامتر و/یا فضای متغیر مستقل ژئوممبران توسط داده‌های کافی پوشش داده نشود، در نهایت با مدل‌های بدشرایط یا آموزش‌دیده ضعیف مواجه می‌شویم. اگر کسی از مدل برای اهداف کنترلی و/یا تشخیصی استفاده کند یا سعی کند از خروجی مدل برای هر نوع پردازش بیشتر استفاده کند، چنین مدل‌هایی منجر به تصمیم‌های نامشخص، غیرقطعی یا در برخی موارد حتی غیر صحیح می‌شوند. که در آن [COV{p}]/y عنصر خارج از قطر ماتریس کوواریانس و Spi^Spj عناصر قطری مربوطه هستند. توجه داشته باشید که 1 > p > — 1 اندازه گیری وابستگی بین مقادیر تخمینی است: اگر در مقایسه با 1 کوچک باشد، تخمین خوب و نامرتبط برای پارامترها خواهیم داشت، در غیر این صورت مدل دارای شرایط نامناسب است یا به درستی آموزش داده نشده است. قبلاً نمونه‌ای از این پدیده را در بخش 12.5.3 دیده‌ایم که در آن ضرایب تخمینی همبستگی بالایی داشتند. توجه داشته باشید که با طراحی آزمایش، با انتخاب صحیح نقطه اندازه گیری از قبل، می توان از این تخمین کیفیت ضعیف جلوگیری کرد (به بخش های 12.3 و 12.4 مراجعه کنید). 2. مدل های شبکه عصبی تحقیقات نظری در مورد تعداد نمونه‌های آموزشی مورد نیاز برای آموزش صحیح یک شبکه عصبی از یک معماری مشخص ژئوممبران وجود دارد، مثلاً یک شبکه عصبی سه لایه پیش‌خور از تعداد معینی از نورون‌ها در لایه‌های ورودی، پنهان و خروجی [182]. این تعداد در موارد عملی در مقایسه با تعداد نمونه های موجود می تواند نسبتاً زیاد باشد. بنابراین، اغلب اتفاق می افتد که از یک شبکه عصبی ضعیف آموزش دیده در برنامه های واقعی استفاده می شود. مثال 19.4.4 شامل یک مثال عینی در مورد تعداد نمونه های آموزشی لازم است.

نمایندگی ژئوممبران

قیمت ژئوممبران

17.12.1400

شبکه های عصبی ضعیف آموزش دیده برای طبقه بندی حتی ممکن است نمونه های ناشناخته را به اشتباه طبقه بندی کنند. روش معمول برای آزمایش اینکه آیا شبکه عصبی در نمایندگی ژئوممبران به درستی آموزش داده شده است یا خیر، تقسیم نمونه های آموزشی به دو زیر مجموعه است. اولین مورد برای آموزش استفاده می شود و سپس دوم برای آزمایش خطای محاسباتی شبکه است. • • • مثال 19.4.4 (مدل های شبکه عصبی ضعیف آموزش دیده برای طبقه بندی خطا [183]). اجازه دهید یک شبکه عصبی پیشخور سه لایه را برای طبقه بندی خطا با شش نورون در خروجی در نظر بگیریم (یعنی شش نوع خطا در نظر گرفته شده است) و سه نورون در لایه پنهان با همگی 45 وزن. اگر بخواهیم نت طبقه بندی را با خطای کمتر از 10 درصد انجام دهد، باید 300 نمونه داشته باشیم و شبکه را با دقت 5 درصد آموزش دهیم. این حجم نمونه به 2300 افزایش می یابد اگر ما • • • به کمتر از 1% خطای طبقه بندی نیاز دارد. مدل‌های فرآیندی معمولاً حاوی عناصر مدل جعبه سیاه هستند که در ساختار مدل جعبه سفید تعبیه شده‌اند، بنابراین روش‌ها و ابزارهای ساخت مدل تجربی از اهمیت عملی اولیه برخوردار هستند. رویه مدل‌سازی هفت مرحله‌ای اصلاح‌شده و توسعه‌یافته، چارچوبی مشترک برای چنین مدل‌های جعبه خاکستری فراهم می‌کند که مراحل مورد نیاز برای ساخت مدل تجربی را در بر می‌گیرد. این فصل متداول‌ترین ساختارهای مدل جعبه سیاه را در مدل‌سازی فرآیند نمایندگی ژئوممبران مورد بحث قرار می‌دهد: ساختارهای مدل استاتیک خطی و غیرخطی از جمله شبکه‌های عصبی، و همچنین ARMAX دینامیکی خطی و مدل‌های دینامیک غیرخطی Volterra و Hammerstein. همراه با توضیحات ریاضی، پارامترهای ساختاری و روش شناسایی پیشنهادی برای هر یک از انواع مدل جعبه سیاه ارائه شده است. تاکید ویژه بر نکات غیرعادی و حساس مربوط به ساخت مدل تجربی مانند حساسیت خروجی مدل با توجه به پارامترها و متغیرهای آن، انتقال اطلاعات بین مدل فرعی جعبه سیاه و محیط جعبه سفید آن و به تله ها و مشکلات در ساخت مدل تجربی

ژئوممبران

قیمت ژئوممبران در رشت

انواع ورق ژئوممبران

نمایندگی ژئوممبران

بهترین نوع ورق ژئوممبران

15.12.1400

همچنین حمایت از افراد - فروشندگان ، افسران وام و غیره - به احتمال زیاد به آسانی در دسترس گروه های کارآفرین قرار می گیرد و برای افراد خارج از شبکه یافتن آنها دشوار است. اگر یک کارآفرین در یک خوشه نتواند درخواست مشتری را برآورده کند، این درخواست می تواند به کارآفرین ژئوممبران دیگر نزدیک منتقل شود. البته، وجود اینترنت معنای مجاورت را تغییر می‌دهد - اگر ارتباط معمولاً به صورت الکترونیکی انجام می‌شود، اگر دو نفر از یکدیگر اطلاع داشته باشند، در مجاورت یکدیگر هستند. یکی از معایب مهم بودن در یک خوشه معکوس مزیت است - رقبا اطلاعات اختصاصی را می آموزند. در حالی که ثبت اختراعات و محافظت دقیق از اسرار تجاری ممکن است مزیت پایداری داشته باشد-کوکاکولا فرمول خود را از بدو تاسیس شرکت مخفی نگه داشته است-معمولاً فناوری جدید ژئوممبران را می توان به راحتی تحلیل و کپی کرد ، حتی اگر رقیب در این نزدیکی نباشد. عوامل اجتماعی می توانند در انتخاب مکان مهم باشند. در مالاوی یک گروه توسعه مشاغل کوچک به کارآفرینان توصیه می کند که فعالیت خود را با اعضای خانواده بزرگ فاصله بگیرند تا پول های بدست آمده در مراحل اولیه دوباره در تجارت سرمایه گذاری شود. لجستیک حمل و نقل اینکه چگونه می توان محصول را به دست کاربر رساند ، می تواند موضوع مهمی باشد.

ژئوممبران

کاتالوگ ژئوممبران

استخر ژئوممبران

قیمت ژئوممبران در رشت

قیمت ورق ژئوممبران

14.12.1400

یک مدل ژئوممبران با توجه به یک یا چند متغیر و/یا پارامترهای خود آموزنده نیست اگر متغیر(های) وابسته آن با تغییر آنها تغییر نکند. این بدان معناست که مدل‌های غیر اطلاعاتی نسبت به متغیر(ها) و/یا پارامترهای مستقل خود به اندازه کافی حساس نیستند. تشخیص با محاسبه حساسیت مدل معتبر توسط تمام پارامترها و متغیرهای مستقل آن انجام می‌شود. محاسبه را می توان به صورت تحلیلی همانطور که در بخش 19.3.2 توضیح داده شد انجام داد و سپس بررسی کرد که آیا حساسیت های خاص به طور قابل توجهی با صفر تفاوت دارند یا خیر. توجه داشته باشید که همیشه مایه تاسف نیست اگر کسی متوجه شود که یک بخش غیر اطلاعاتی در مدل وجود دارد. . بخش "غیر ضروری" غیر اطلاعاتی مدل باید به سادگی با نادیده گرفتن عبارات مربوطه یا ثابت بودن عامل مربوطه از مدل حذف شود. سپس این دستکاری به عنوان نوعی ساده‌سازی مدل ژئوممبران در نظر گرفته می‌شود. مثال ساده زیر نشان می‌دهد که چگونه می‌توان مفهوم وابستگی عملکردی غیر اطلاعاتی را تجسم کرد.

ژئوممبران

قیمت ژئوممبران

کاتالوگ ژئوممبران

ژئوممبران استخر

جایگزین ژئوممبران

12.12.1400

علل و پیامدها اکثر مدل‌های تجربی فقط در حوزه بسته (و معمولاً محدب) که توسط نقاط اندازه‌گیری پوشانده شده است معتبر هستند. بنابراین باید اطمینان حاصل شود که نقاط اندازه‌گیری (یا هم‌آمیزی) کل منطقه را پوشش می‌دهند: در غیر این صورت یک مدل نامطلوب یا آموزش‌دیده به دست می‌آید. ژئوممبران برای جزئیات بیشتر در مورد مدل های نامطلوب به بخش 19.4.3 مراجعه کنید. تشخیص و پیشگیری برای مدل‌های غیرخطی، دامنه اعتبار بسیار باریک است: نباید از آن‌ها در خارج از ناحیه‌ای که توسط نقاط اندازه‌گیری (یا هم‌آمیزی) پوشانده شده است استفاده کرد. تفاوت اصلی بین مدل های استاتیک خطی و غیرخطی از نظر دامنه اعتبار آنها این است که مدل های غیرخطی اغلب خارج از محدوده اعتبار خود بسیار ضعیف هستند. بنابراین، مشخصات آنها باید شامل شرح صریح محدوده اعتبار مورد نیاز باشد و نقاط اندازه گیری موجود برای اعتبارسنجی مدل باید کل محدوده اعتبار را دربرگیرد. مثال زیر تناسب یک چند جمله ای را با بیان جنبشی واکنش نشان می دهد. شکل 19.2 نمودار رابطه تابعی اصلی (19.31) را همراه با تقریب چند جمله ای مرتبه سوم آن در بازه [0.0.9] نشان می دهد. مشاهده می‌شود که خطای تقریب به‌طور چشمگیری افزایش می‌یابد زمانی که فرد از محدوده اعتبار خارج می‌شود. در مورد مدل‌های پویا، اگر مدل برای برون‌یابی استفاده شود، ژئوممبران با مشکلات بیشتری مواجه می‌شویم. علاوه بر محدوده اعتبار در فضای متغیرهای مستقل ذکر شده در بخش مدل‌های استاتیک، محدوده اعتبار را در امتداد متغیر زمان نیز داریم. بنابراین، ممکن است مشکلات دیگری پیش بیاید که به شرح زیر است: 1. وجود پارامترهای متغیر با زمان آهسته در حال تغییر - که نیاز به ردیابی پارامتر یا روش‌های تطبیقی (آنلاین) برای اعتبارسنجی مدل دارد. 2. اثر خطای رو به رشد با افق پیش بینی - که یک گسترش طبیعی برای خروج از محدوده اعتبار است اما اکنون مشکلات نه تنها برای مدل های غیرخطی بلکه برای مدل های تصادفی نیز ایجاد می شود.

ژئوممبران

نوار ژئوممبران

کارخانه ژئوممبران اصفهان

قیمت ژئوممبران در تهران

ورق ژئوممبران دست دوم

11.12.1400

شناسایی ژئوممبران به عنوان ابزاری برای کالیبراسیون مدل، یعنی پارامتر مدل و تخمین ساختار برای مدل‌های دینامیکی در بخش 12.4 توضیح داده شده است. در آنجا تأکید اصلی بر تخمین پارامترها بوده است.مدل‌سازی جعبه سیاه عمدتاً به تخمین ساختار بر روی ساختارهای مدل عمومی و انعطاف‌پذیر خاص، به نام ساختارهای مدل جعبه سیاه، که دارای شاخص‌های ساختاری ساده هستند، نیاز دارد. بخش فرعی تخمین پارامتر ارائه شده برای ساختارهای مدل جعبه سیاه در بالا دستورالعمل هایی را در مورد چگونگی انجام تخمین ساختار مدل مربوط به ساختار مورد نظر ارائه می دهد.پس از تایید یک مدل جعبه سیاه بر اساس داده های اندازه گیری شده، گام بعدی کنار هم قرار دادن مدل کلی جعبه خاکستری است. این بخش در مورد نحوه ترکیب عناصر جعبه سیاه در ساختار جعبه سفید است.نتیجه اعتبارسنجی مدل نه تنها ساختار و بهترین پارامترهای مدل فرعی جعبه سیاه اعتبارسنجی شده است، بلکه محدوده‌های عدم قطعیت، معمولاً فواصل اطمینان مرتبط با هر یک از پارامترهای مدل ژئوممبران است. سپس مهم است که اطلاعات موجود در مدل استاتیک با عدم قطعیت پارامتریک به ساختار جعبه سفید منتقل شود.اگر یک رابطه غیرخطی از نوع تابع جعبه سیاه y = /(jc, p) برای بدست آوردن تخمینی از پارامترهای اسکالر به شکل / تأیید شده باشد؟ — Ap < p < p — Ap، سپس تابع غیرخطی ممکن است اثر عدم قطعیت در پارامترهای 2 Ap را کاهش داده یا تقویت کند. می‌توانیم از همان اصل در مورد حساسیت پارامتریک برای مدل‌های استاتیک استفاده کنیم و تخمین زیر را از عدم قطعیت در متغیر y استخراج کنیم.

نمایندگی ژئوممبران

قیمت ژئوممبران

11.12.1400

اگر قرار باشد یک مدل فرعی جعبه سیاه در یک ساختار مدل کلی سفید گنجانده شود، در مدل‌سازی سلسله مراتبی، اساساً در نمایندگی ژئوممبران همان موردی را داریم که با مدل‌ها در سطوح مختلف سلسله مراتبی وجود دارد (به فصل 9 مراجعه کنید). در مورد یک مکانیسم ناشناخته یا تا حدی شناخته شده، ممکن است از روش مدل سازی چند مقیاسی استفاده کنیم که توسط سلسله مراتب مدلی که توسط اندازه های مشخصه هدایت می شود (به بخش 9.2 در فصل 9 مراجعه کنید) برای به دست آوردن یک مدل تجربی از موارد گمشده استفاده کنیم. بخشی از مدل جعبه خاکستری پس از انجام مدل‌سازی سطح پایین و اعتبارسنجی این مدل،ابزارها و تکنیک های مختلف موجود برای ساخت مدل تجربی نشان می دهد که معمولاً به دست آوردن یک مدل جعبه سیاه قابل اعتماد و با استفاده آسان که متناسب با هدف ما باشد آسان نیست. ممکن است در دام بیفتیم یا مدل های بی کیفیت به دست بیاوریم. این بخش در مورد چگونگی تشخیص این است که به تله‌هایی نزدیک شده‌ایم یا قبلاً در دام افتاده‌ایم و سپس چگونه از آنها خلاص شویم. در بیشتر موارد در صورت انجام اقدامات پیشگیرانه مناسب می توان از این مشکلات جلوگیری کرد.تله ها و تله ها در موارد زیر برای نمایندگی ژئوممبران توضیح داده شده است:• علل و پیامدها - این مورد توضیح مفصلی از مشکلی که ممکن است با علل و پیامدهای احتمالی آن داشته باشد را ارائه می دهد.• تشخیص - راه های ممکن برای تشخیص مشکل در اینجا به اختصار توضیح داده شده است.• پیشگیری - اقدامات احتیاطی و اقدامات ممکن برای اجتناب از مشکل نیز ارائه شده است.

نماینگی ژئوممبران خرید عایق استخر خاکی

09.12.1400

مثال 19.3.3 (یک مثال ساده شبکه عصبی پیشخور). یک ساختار شبکه عصبی پیشخور سه لایه ساده در شکل 19.1 نشان داده شده است. لایه ورودی شامل 4، لایه پنهان 8 و لایه خروجی 3 نورون است. توابع انتقال غیرخطی (معمولاً سیگموئید) هم در لایه ورودی و هم در لایه پنهان هستند، در حالی که نورون های لایه خروجی در نماینگی ژئوممبران تابع هویت را به عنوان تابع انتقال خود دارند، یعنی خروجی آنها به صورت محاسبه می شود. مشخص شده است که مدل‌های ARMAX (میانگین متحرک اتورگرسیو با سیگنال برون‌زا) یک شکل کلی از مدل‌های ورودی-خروجی برای سیستم‌های زمان‌ناپذیر خطی گسسته هستند. توجه داشته باشید که عدم تغییر زمان به این معنی است که پارامترهای مدل معادل ها جایی که y{k)، /: = 0، 1، 2، . . . خروجی است، u{k)، A; = 0، 1، 2، . . . سیگنال ورودی است (توالی زمانی گسسته)، و e{k)، ^ = 0، 1، 2، . . . یک فرآیند تصادفی نویز سفید گسسته با توزیع یکسان (معمولاً به طور معمول) توالی میانگین صفر متغیرهای تصادفی مستقل است. برای سیستم های MISO معادله SISO (19.24) تعمیم داده می شود که بردارهای ستونی برای (u(k — j)، j = 0، ...، r) و بردارهای ردیفی با ابعاد یکسان برای {bj داشته باشد. 7 = 0، ...، r). برای حالت کلی MIMO، بردارهای ستونی برای ((y(k —j)، e{k —j))\j = 0،...،/؟)، ماتریس های مربع برای همه ضرایب ((a) داریم. /، Q ) ، / = 1،...،/؟) و ماتریس های مستطیلی برای (bj، 7 = 0، ...، r). BLACK-BOX MODELING 507 پارامترهای ساختاری پارامترهای ساختاری مدل (19.24) به شرح زیر است: • ترتیب تقریب (p، r)، • مجموعه متغیرهای موجود در بردارهای yik) و u{k) و بعد آنها، یعنی \y\ = n و \u\ = m، • توزیع احتمال نویز عبارت e(k). تخمین پارامتر روش های قابل اعتماد و به خوبی تثبیت شده برای انجام هر دو پارامتر و تخمین ساختار مدل های ARMAX وجود دارد [14]. این روش ها در «جعبه ابزار شناسایی سیستم» متلب پیاده سازی شده است. مثال ساده زیر نشان می دهد که چگونه می توانیم فرم ریاضی و پارامترهای مدل های مختلف ARMAX را برای نماینگی ژئوممبران بسازیم. حال اجازه دهید مدل را با همان ترتیب (p = r = 1) به حالت MIMO با n = 2 و m — 2 گسترش دهیم. شکل جبری مدل یکسان است، اما اکنون ساختار کلی سیستم‌های دینامیکی غیرخطی حتی در مورد سیستم‌های با ابعاد محدود نیز ساده نیست. بنابراین، ما باید خود را به ساده‌ترین مدل‌های ورودی-خروجی تعیین‌کننده زمان گسسته محدود کنیم.

قیمت ژئوممبران هزینه ژئوممبران

08.12.1400

خواص ریاضی اگر شبکه های عصبی را برای تقریب یک تابع غیرخطی اعمال کنیم، می توان نشان داد (به قضیه معروف Cybenko [179] مراجعه کنید) که حتی قیمت ژئوممبران یک شبکه عصبی پیشخور سه لایه برای تقریب تابع غیرخطی صاف با دقت 6 کافی است: . این بدان معنی است که شبکه های عصبی را می توان به عنوان ابزار تقریب کلی برای توابع غیرخطی چند متغیره در نظر گرفت، حتی زمانی که یک ساختار شبکه عصبی ساده با یک ورودی، یک لایه پنهان و یک خروجی (یک شبکه عصبی سه لایه پیشخور) وجود دارد. تخمین پارامتر تخمین پارامتر شامل تخمین وزن‌های w,y با استفاده از مجموعه‌ای از داده‌های اندازه‌گیری شده به نام مجموعه داده‌های آموزشی است. برای این منظور از الگوریتم پس انتشار [14] و انواع آن [180] استفاده می شود. بخشی از پارامترهای ساختاری (تعداد نورون های ورودی و خروجی) با بیان مسئله ثابت می شود. بنابراین، تنها پارامتر ساختاری "رایگان" تعداد نورون ها در لایه قیمت ژئوممبران پنهان است که اغلب بر اساس آزمون و خطا انتخاب می شود. اطلاعات بیشتر در مورد تله ها و مشکلات در به کارگیری مدل شبکه عصبی بعداً در بخش 19.4 یافت می شود.

نمایندگی ژئوممبران تست ژئوممبران

07.12.1400

نمایندگی ژئوممبران لایه‌های یک شبکه عصبی با توجه به تابع انتقال همگن هستند، از این رو همان تابع انتقال در هر نورون وجود دارد. ما ممکن است عملکرد گذرا یک شبکه عصبی را مانند نورون‌های طبیعی در نظر بگیریم، اما در برنامه‌های مدل‌سازی و کنترل فرآیند، تنها حالت عملیات استاتیک (که حالت پایدار است) در نظر گرفته می‌شود. عملیات همگام شبکه عصبی، یعنی محاسبات عصبی زمانی که هر نورون خروجی خود را از ورودی ها دقیقاً در یک زمان محاسبه می کند، در مراحل زیر انجام می شود: 1. وزن سیناپسیس را تنظیم کنید. 2. خروجی هر نورون را محاسبه کنید دو کلاس مختلف از پارامترهای ساختاری در شبکه عصبی وجود دارد. 1. ویژگی های اتصال ویژگی های اتصال تعداد و حالت اتصال نورون های شبکه را تعیین می کند. به طور رسمی، آنها با مجموعه های A^ و S در ساختار (19.19) مشخص می شوند. برخی از ویژگی‌های اتصال، مانند تعداد نورون‌ها در لایه ورودی و خروجی شبکه با مسئله تقریب تعیین می‌شوند. نمایندگی ژئوممبران

نمایندگی ژئوممبران تست ژئوممبران

05.12.1400

ترتیب سری توانی A^ و مجموعه متغیرهای موجود در بردار x •

تخمین پارامتر

از آنجایی که بسط سری تیلور از نظر پارامترهای خطی و ایستا است، می‌توانیم تخمین پارامتر ساختارهای مدل استاتیک خطی را مانند قبل اعمال کنیم.

پارامترهای ساختاری را می توان به همان روشی که در بیان مسئله کلی MODEL SRUCTURE ESTIMATION تخمین زد. نمایندگی ژئوممبران

• • • مثال 19.3.2 (انتقال حرارت تجربی در مبدل حرارتی). اجازه دهید فرض کنیم که یک مدل جعبه سیاه تابع نوع برای نرخ انتقال حرارت در مبدل حرارتی و وابستگی آن به پارامترهای عملیاتی (دبی (v)، فشارها داریم.

(P) و دمای دو فاز

بسط سری تیلور از چندجمله‌ای با مرتبه‌های مختلف برای ساختن یک تصویر تقریبی از یک تابع غیرخطی مجهول استفاده می‌کند. به جای چند جمله ای از توابع دیگری نیز می توان استفاده کرد. نمایندگی ژئوممبران

توضیحات ریاضی

اگر اصطلاحات چند جمله ای

سپس یک تقریب سری تابع متعامد داریم. ما باید مستلزم این باشیم که مجموعه تابع پایه باید "کامل" باشد به این معنا که آنها واقعاً پایه ای را در فضای توابع غیرخطی مورد علاقه تشکیل می دهند. به این معنا که آنها باید فضای تابع ابعادی نامتناهی را در بر گیرند.

توجه به این نکته مهم است که وقتی توابع پایه یک مجموعه نامتناهی خاص از چند جمله‌ای متعامد را تشکیل می‌دهند، مانند چند جمله‌ای لژاندر، تقریب‌های چند جمله‌ای متعامد وجود دارد. ما قبلاً از چند جمله‌ای متعامد برای تقریب حل مدل‌های معادله دیفرانسیل جزئی غیرخطی در فصل 8 استفاده کرده‌ایم.

مجموعه‌های توابع پایه شناخته‌شده دیگری نیز وجود دارد که اگر ویژگی‌های خاص مسئله مدل‌سازی جعبه سیاه آنها را فراخواند، ممکن است از آنها استفاده کنیم.

نمایندگی ژئوممبران تست ژئوممبران

05.12.1400

• توابع پایه مثلثاتی: بسط سری فوریه

این نوع تقریب در مهندسی مکانیکی و الکترونیکی برای مدل‌های دینامیکی خطی سنتی است. به خوبی با مسائل دوره ای و متقارن مطابقت دارد. نمایندگی ژئوممبران

• توابع پایه موجک

توابع مبتنی بر موجک از توابعی استفاده می کنند که فقط در یک بازه محدود غیر صفر هستند. این فواصل برای اعضای پایه از هم جدا هستند و بنابراین عناصر موجود در پایه متعامد هستند. این نوع تقریب به خوبی با مسائل چند مقیاسی یا گذرا مطابقت دارد.

توابع پایه w/(x)، «ترتیب» تقریب A^ و مجموعه متغیرهای موجود در بردار / .

شبکه های عصبی در ابتدا به عنوان یک الگوی محاسباتی جدید اختراع شدند که مانند نورون ها در موجودات زنده کار می کنند. بنابراین واحد پردازش ابتدایی را نرون و شبکه عصبی مجموعه‌ای از نورون‌های متصل می‌گویند. نمایندگی ژئوممبران

توضیحات ریاضی [178]

واحد پردازش ابتدایی که نورون نام دارد، یک محاسبات خطی استاتیک را از بردار سیناپسیس x وزن آن با بردار وزن w انجام می دهد تا خروجی اسکالر z را تولید کند.