Классификация объектов моделирования

КЛАССИФИКАЦИЯ ОБЪЕКТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ [c.7]

В пространственно-графическом моделировании предметом изучения являются структура плоской конфигурации, структура объемной формы и структура пространства. Все эти понятия чисто геометрические, они не присутствуют сами по себе в акте чувственного восприятия реального объекта. Поэтому с позиции формирования конструктивного мышления мы должны научить студента видению реальных предметов во всей полноте их геометрической и пространственной структуры. Культура восприятия технических объектов предусматривает наличие в этом психологическом акте сложных умственных действий по классификации объекта, выделению характерных признаков, определяюш,их конструктивные особенности формы и положение ее в пространстве. [c.84]

Все методы классификации объектов разделяют на индуктивные и дедуктивные. Если на основании проверки некоторых мер сходства, объекты в направлении снизу вверх (от частного к общему) объединяют в их подмножества все более высоких категорий, которые в конечном счете формируют полное множество объектов, то такие методы считают индуктивными. Дедуктивные методы предусматривают последовательное разделение объекта на все более дробные части. Методы инженерно-геологического районирования, которые следует рассматривать как классификацию объектов в геологическом признаковом пространстве, не представляют исключения. Они также разделяются на индуктивные и дедуктивные, и в первых и во вторых можно использовать приемы, основанные на операциях с количественной информацией. Наиболее простым и апробированным методом выделения единиц районирования, не имеющих жесткой таксономической определенности, является метод конфигуратора. Он состоит в следующем 1) формулируют цель инженерно-геологического районирования 2) проводят анализ накопленной инженерно-геологической информации и с учетом целевого назначения моделирования обосновывают набор признаков-оснований районирования. [c.243]

Авторы уверены в том, что системы технического зрения, использующие методики моделирования высокого уровня, в случае применения оптических методик могут получить ряд преимуществ, поскольку они объединяют элементы как цифровых (например, обнаружение/усиление края объекта, фурье-методи-ки для вычислений признаков), так и символьных (сопоставление с образцом, распознавание объектов и т. д.) вычислений [14]. Так как такие системы требуют интенсивной работы с базой знаний, то применение систем с большой пропускной способностью памяти (см. разд. 10.4) может облегчить решение некоторых задач, связанных с итерационным процессом идентификации. Наиболее совершенные системы понимания изображений [15, 16] требуют сопряжения чисто цифровой обработки изображения, выполняемой на самом низком уровне выделения фрагментов изображения, с символьными вычислениями, выполняемых на более высоких уровнях в процессе классификации и распознавания объектов [17]. Сочетание цифровых и символьных вычислений для решения таких задач технического зрения, как управление оптическими потоками, может явиться для оптических вычислений наиболее важным применением в области ИИ. [c.313]

В главах 2, 3 и 4 дается классификация неисправностей и вводятся понятия опорных неисправностей, которые могут произойти в системе управления объектом и в их окрестностях. Формулируются возможные простейшие подходы математического моделирования неисправностей и их окрестностей, детально обсуждается вопрос о невырожденности опорных неисправностей. [c.17]

Классификационные признаки (И). Технологический аспект преобразования в наибольшей степени отражает объективное содержание моделируемой задачи. Следующая группа классификационных признаков также имеет содержательную основу. Но здесь их понимание существенно зависит от подходов исследователя и плановика к задаче к ее постановке, к тому, какие факторы выделяются при ее моделирований. Поэтому ступень (ПХ классификации социально-экономических задач правомерно назвать факторной, или постановочной. Как мы увидим, в основном речь идет о структуре и динамике моделируемого объекта, а также об оценке его функционирования 1). [c.278]

Классификационные признаки (IV). К этой пруппе Классификаций отнесем характеристики схем, обеспечивающих соответствие моделей зафиксированному в I, П и III упрощенному образу объекта моделирования. [c.294]

Различают три группы методов прогнозирования общенаучные, интернаучные и частнонаучные. К первой группе относят логические и эвристические средства прогнозирования, применяемые к любым объектам наблюдение и эксперимент, морфологический анализ и синтез, воображение и предположение, индукция и дедукция, аналогия, классификация, генетический метод и т. п. Во вторую группу включают методы, применяемые к объектам более чем одной науки методы экстраполяции и интерполяции, моделирования, ассоциаций, проб и ошибок, математической статистики, теории вероятностей, матричные методы, метод Дельфы, метод ПАТТЕРН и др. В третью группу объединяют специфические методы, основанные на закономерностях или эмпирических формулах какой-либо одной науки. Всего классифицировано более 100 методов прогнозирования. [c.6]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...