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Se puede cuantificar un patrón como "aleatorio"

(Enlace a refenced imagen)

Estoy buscando en los patrones utilizados para la posición "padfeet" en una pata de cabra suelo compactador. El punto de los pies es para obtener una mayor presión sobre el suelo, la desventaja es que a medida que avanza a través de un área que abarca sólo un cierto porcentaje de la tierra, en este caso el 15% cada vez.(Ya he calculado el promedio % va a golpear con cada paso consecutivo"

El patrón que se utiliza normalmente es el de chevron(abajo a la derecha, eliminando los espacios). Lo que se hace es que el operador va a rodar hacia adelante y hacia atrás sobre y zona y, a continuación, girar 180 grados y repita hasta 6-8 total pasa. La inversión se realiza con el propósito de disminuir la probabilidad de superposición de la "V".

Mi pregunta es, he considerado la posibilidad de cambiar el "ala de gaviota" (parte inferior izquierda y superior con la precisión de separación) o incluso más patrón disperso como poner la fila 5 como el 3er impacto, haciendo así una doble chevron. Al ver esto, me percibir visualmente trata de un "aleatorio" patrón, pero hay una manera de cuantificar o determinar la diferencia entre el cambio de los patrones cuando ambos son "iguales" en su cobertura. O es sólo en mi cabeza.


Pensar un poco más sobre esto: ¿Qué he calculado previamente (con algo de ayuda) es el % de cobertura de cada paso"En general, si el compactador de basura afecta a p fracción de la zona cada vez que, después de n pasa que se han cubierto 1−(1−p)n de la zona. Así que para cubrir el 90% en 8 pasa, sólo necesitará alrededor del 25% de cobertura en cada paso, como 1−(1−.25)8≈90%."

El propósito de los 180 vez es mejor imitar este calcuation, porque usted no tiene un patrón único golpear con cada paso, y si se superponen, mientras que sólo la conducción hacia adelante y atrás es probable que se superponen con todos los 9 filas. Parece que la introducción de un cambio en el patrón va alrededor del tambor, de modo que el patrón no se repite de forma idéntica para todos los 15 angulares alrededor de la circunferencia, pero se ajusta ligeramente, de modo que incluso cuando una superposición se lleva a cabo se lleva a cabo en un menor porcentaje.
Es que aún no me digas que si y cómo la forma de "cada" patrón de los asuntos o no, aunque.

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david1024 Puntos 191

La noción de ser más o menos al azar aparece aquí y allá, en particular en el diseño de generadores de números aleatorios.

Aquí es un buen pdf en el que (legalmente disponible el capítulo de O'Reily libro: http://www.johndcook.com/Beautiful_Testing_ch10.pdf)

Idea básica es:

considere la posibilidad de un generador de números aleatorios de la devolución de un pseudo aleatorios de la serie de número de $(0,1)$. Si esta serie se componía de números verdaderamente aleatorios $x_n$, entonces:

  • distribución de $x_n $ sería uniforme en (0,1)
  • la distribución de cualquier subsequence $x_{k_n}$ también sería uniforme (siempre que predefinir $k_n$, en particular, no llegamos $x_n$-dependiente)
  • para cualquier (continua) la función $f:(0,1)\to\mathbb{R}$ sería fácil determinar cuál es la distribución de $f(x_n)$

si las condiciones anteriores son satisfechos por una secuencia pseudoaleatoria puede considerarse aleatoria. En el PDF más avanzado de enfoque se mencionan específicas (pruebas estadísticas).

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dtldarek Puntos 23441

No creo que "el azar" es el término que se pide. Hay medidas (sentido informal) que representan el nivel de aleatoriedad, siendo el más importante el de la complejidad de Kolmogorov. Sin embargo, estas medidas de puro contenido de la información, y supongo que lo que te gustaría más es una forma de evaluar la adherencia a ciertos patrones bien establecidos.

Lo que yo sugiero es que se debe definir un conjunto de patrones que desea utilizar y, a continuación, a entrenar el clasificador de reconocerlos. Ejemplo de tal proceso sería cualquier OCR software. La más difícil, el de la imagen a "leer", el más aleatorio es el patrón. Algunos esquema simple podría involucrar al azar sensor-segmentos (por ejemplo, que significa que si el segmento de cruces de cualquier píxel de color negro, tiene valor 1 y 0 en caso contrario; hay muchas posibilidades aquí, usted necesita para ajustar a su problema) dispersos en el área de interés y poner el vector resultante en el clasificador (bosques aleatorios, svm, redes neuronales, lo que sea). El uso de este puede diseñar su propio "aleatoriedad" de la medida (nota, esto no es cierto matemática aleatoriedad) y tomar en cuenta cualquier cosa que usted desee (dependiendo de lo que quieras puede ser fácil o difícil, o incluso imposible).

Esta es sólo una idea general, pero tengo la esperanza de que va a ayudar ;-)

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