Models of identification of parallel structure mechanisms

Представлено обґрунтування можливості моделювання об'єктів на основі сигнатур, які являють собою образ механізму паралельної структури у вигляді спектра власних коливань структурно пов'язаних актуаторів і виконавчих ланок. Показано, що динамічні властивості стрижневих конструкцій, що описують об'єкти з кінцевим числом ступенів свободи і змінним розподілами навантажень на них, можуть бути представлені рівняннями, які є частотними рівняннями власних коливань системи механізмів паралельної структури. На основі якісного аналізу точності і адекватності ідентифікаційних динамічних моделей і застосування математичного апарату нейронних мереж зроблено висновок про перевагу оцінки його ідентифікаційних моделей в порівнянні з їх точністю. Представлені результати експериментальних досліджень сигнатур окремих конфігурацій механізмів паралельної конфігурації.The substantiation of the possibility of modeling objects based on signatures, which represent the image of the mechanism of a parallel structure in the form of the natural oscillation spectrum of structurally connected actuators and executive links, is presented. It is shown that the dynamic properties of rod structures describing objects with a finite number of degrees of freedom and variable load distributions on them can be represented by equations that are frequency equations of natural oscillations of a system of mechanisms of a parallel structure. Based on a qualitative ana lysis of the accuracy and adequacy of identification dynamic models and the use of the mathematical appara tus of neural networks, it was concluded that it is preferable to assess the adequacy of identification models in comparison with their accuracy. The results of experimental studies of the signatures of some configurations of the mechanisms of the parallel configuration are presented

Decomposing feature-level variation with Covariate Gaussian Process Latent Variable Models

The interpretation of complex high-dimensional data typically requires the use of dimensionality reduction techniques to extract explanatory low-dimensional representations. However, in many real-world problems these representations may not be sufficient to aid interpretation on their own, and it would be desirable to interpret the model in terms of the original features themselves. Our goal is to characterise how feature-level variation depends on latent low-dimensional representations, external covariates, and non-linear interactions between the two. In this paper, we propose to achieve this through a structured kernel decomposition in a hybrid Gaussian Process model which we call the Covariate Gaussian Process Latent Variable Model (c-GPLVM). We demonstrate the utility of our model on simulated examples and applications in disease progression modelling from high-dimensional gene expression data in the presence of additional phenotypes. In each setting we show how the c-GPLVM can extract low-dimensional structures from high-dimensional data sets whilst allowing a breakdown of feature-level variability that is not present in other commonly used dimensionality reduction approaches