Oltin kesish

y o‘zgaruvchisini bashorat qilish jihatidan gradient vektori ( ) yomon emas.

Biroq gradient – vektor () y funksiyaning tezroq ko‘tarilish yo‘nalishini tavsiflaydi va bu jihatdan unga yaqinlashish yanada q taxminiy hisoblanadi.

Gradient – vektor () ning koordinatalarini aniqlash uchun regressiyaning TFT natijalari bo‘yicha olinadigan monand tenglamasi ishlatiladi:

h qadamning faktori beriladi va qadam gradient bo‘yicha TFT rejasi markazi (-boshlang‘ich yaqinlashish) dan funksiya javobining ekstremum qiymatiga tomon amalga oshiriladi va faktorli fazodagi rejaning yangi markazi ning koordinatalari aniqlanadi.

Bu erda yana TFT o‘tkaziladi va uning natijalari qayta ishlanadi, hamda gradient – vektorning ekstremum tomonga

qadam bilan amalga oshiriladigan yangi yo‘nalishi hisoblanadi:


Ketmaket tajribalashtirish protsedurasi soha, javob funksiyaning ekstremum qiymatiga yaqin sohaga erishmaguncha davom ettirilaveradi.

Deyarli statsionar soha bilan yaqinlikni reja markazidagi tajribaviy va hisobiy kattaliklar o‘rtasidagi farq qiymatining bahosi bilan amalga oshiriluvchi Styudent mezoni – t yordamida o‘rnatish mumkin.

Javob funksiyasi ekstremumining yaqinlik sharti quyidagi ko‘rinishga ega:

bu erda

f_e = k – 1 - erkinlik darajalari soni

k - parallel sinovlar soni

β - berilgan ishonchli ehtimollik (odatda 0,95).

FOYDALANILGAN MANBALAR:

1. 
   http://google.ru
   
2. 
   http://yandex.ru
   
3. 
   http://ziyonet.uz