ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > أسلوب بيز في تحليل النماذج الح...>الوصف

أسلوب بيز في تحليل النماذج الحاسوبية باستخدام نماذج عمليات كاوس

العنوان بلغة أخرى: Bayesian Approach for Analyzing Computer Models Using Gaussian Process Model
المصدر: مجلة التربية والعلم
الناشر: جامعة الموصل - كلية التربية
المؤلف الرئيسي: سعيد، حسن محمد علي (مؤلف)
مؤلفين آخرين: الطويل، يونس حازم (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج30, ع2
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2021
الصفحات: 148 - 164
DOI: 10.33899/edusj.2021.129374.1138
ISSN: 1812-125X
رقم MD: 1202487
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
علم الرياضيات | الخوارزميات | أسلوب بيز | البرامج الحاسوبية | عمليات كاوس
كلمات المؤلف المفتاحية:
أسلوب بيز | نموذج عملية كاوس | النموذج الحاسوبي | تجزئة كولسكي | دالة ذراع الروبوت | Bayesian Approach | Gaussian Process Model | Computer Model | Cholesky Decomposition | Robot Arm Function
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تُستخدم النماذج الرياضية، التي يتم تنفيذها عادة في برامج الحاسوب المعروفة باسم النماذج الحاسوبية، على نطاق واسع في جميع مجالات العلوم والتكنولوجيا لتمثيل الظواهر المعقدة في العالم الحقيقي. النماذج الحاسوبية غالباً ما تكون معقدة لدرجة أنها تتطلب وقتاً كبيراً من وقت الحاسوب لتنفيذها، لحل هذه المشكلة، تم تطوير منهجية تعتمد على بناء تمثيل إحصائي للنموذج الحاسوبي، يُعرف باسم نموذج عملية كاوس، نموذج عملية كاوس مبنى على بعض الفرضيات، لذا تم استخدام عدة طرق للتحقق من صحة الفرضيات المستخدمة في بنائه من أجل الحصول على أفضل نموذج احتمالي كبديل للنموذج الحاسوبي. تستند طرق التحقق هذه إلى المقارنة بين مخرجات النموذج الحاسوبي ومخرجات نموذج عملية كاوس لبعض بيانات الاختبار. في هذا العمل نقدم أسلوب بيز لبناء نموذج عملية كاوس بالإضافة إلى بعض طرق التحقق من صحة الفرضيات التي استخدمت. إضافة إلى ذلك، نقارن بين طرق التحقق التي تأخذ بنظر الاعتبار بين بيانات الاختبار وبين الطرق التي لا تأخذ بنظر الاعتبار الارتباط بين تلك البيانات. تم تطبيق نموذج عملية كاوس وطرق التحقق المقترحة على بيانات حقيقية متمثلة بدالة ذراع الروبوت حيث وجدنا أن طرق التحقق التي تأخذ بنظر الاعتبار الارتباط بين بيانات الاختبار تعطى نتائج دقيقة وموثوقة. جميع الحسابات تم إجرائها باستخدام برنامج R.

Mathematical models, usually implemented in computer programs known as computer models, are widely used in all areas of science and technology to represent complex systems in the real world. However, computer models are often so complex in such that they require a long time in computer to be implemented. To solve this problem, a methodology has been developed that is based on building a statistical representation of a computer model, known as a Gaussian process model. As any statistical model, the Gaussian process model is based on some assumptions. Several validation methods have been used for checking the assumptions of the Gaussian process model to obtain the best probabilistic model as an alternative to the computer model. These validation methods are based on a comparison between the output of the computer model and the output of the Gaussian process model for some test data. In this work, we present the Bayesian approach for constructing a Gaussian process model. We also suggest and compare validation methods that consider the correlation between the output of the computer model and the Gaussian process model predictions with those that do not consider the correlation between these data. We apply the Gaussian process model with the suggested validation methods to real data represented by the robot arm function. We have found that the methods that consider the correlation give more accurate and reliable results. We achieved the calculations using the R program.
ISSN: 1812-125X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.