Характеристики приоры: Технические характеристики Лада Приора седан 2020 (Lada Priora) 2020-2021 года

Содержание

Технические характеристики Ваз Приора — Бибипедия

Обзор Лада Приора

Администрация АвтоВАЗа торжественно заявила летом 2006 года, что в начале 2007 стартуют продажи нового российского седана – Лада Приора. Как и следовало ожидать, продажи продолжаются и в настоящее время. Более того, Лада Приора – находится среди лидеров продаж в России в 2011 году. Из истории модели: продажи хэтчбека начались в январе 2008 года, а продажи универсала стартовали в июле 2009, в самый разгар кризиса, а с начала 2010 года стартовали продажи Лада Приора в кузове купе. Скорее всего, производство и продажи модели продолжаться и в 2012 году. В чём секрет успеха? Причина первая, экономическая – государство существенно субсидирует ВАЗ, кроме того установлены заградительные таможенные пошлины на авто, производимые за границей. Эти факторы, а также низкая цена, менее 8000$, являются экономической причиной большого объёма продаж. Внешне, Приора похожа на «десятку». Однако, как утверждают знатоки марки, только первые Приоры являлись очень похожими технически на «десятку». Последующие усовершенствования привели к более комфортному интерьеру – приемлемая шумоизоляция, более удобный и продуманный салон, было устранена основная масса типичных технических проблем. Стоит также отметить и технические особенности: на автомобиль устанавливается более современный двигатель. Также покупателям стало доступно новое электрооборудование, практически абсолютно новая подвеска и более современное рулевое управление. Какое оборудование предлагается? В максимальной комплектации покупателям предлагается два полных комплекта активной безопасности SRS («подушки», преднатяжители), АБС, «литьё», кондиционер. Первые выпускавшиеся автомобили этой модели «страдали» мелкими недоделками – «хлипкий» отдел для очков, плохо закрывающий перчаточный ящик. Двигатель 1.6 ездит достаточно резво, трудно поверить, что по заводской спецификации двигатель обладает только 98 лс. Про техническое обновление модели: на задней подвеске установлен стабилизатор поперечной устойчивости, кузов более жёсткий, чем предыдущие модели ВАЗа.
В целом, Приора достаточно приятно управляется. Явные недостатки? Наверное, наиболее яркий – нечёткое переключение коробки передач. Нередки случаи, когда не удаётся сменить передачу с первого раза. Ну и проблемы, унаследованные от предыдущих моделей: с завода двери плохо отрегулированы и жёстко закрываются (устраняется достаточно просто регулировкой петель дверей), также, можно отметить большие зазоры между кузовными деталями, хотя и пропорциональные. Если говорить об интерьере, то скрипов и так далее, стало заметно меньше. В целом же на интернет-форумах выражаются положительно об эксплуатации данного автомобиля. Например, форумчанин с ником «серге» утверждает, что попал в лобовую аварию с Ауди, скорость Ауди была около 110 км/ч, сам же «серге» просто стоял, результат – отделался только лёгким ушибом. Есть также и много других положительных отзывов. В основном, автолюбители сталкиваются с мелкими проблемами.
Видео обзор Лада Приора
Типичные неисправности Lada Priora

Специалист авторизованного сервисного центра Ваз рассказывает в интервью об особенностях ремонта и обслуживания Lada Priora. Особое место в интервью уделено типичным неисправностям.

Фотографии Лада Приора

Фотографии интерьера и экстерьера



Технические характеристики Лада Приора седан / МирАвто Лада

Технические характеристики Лада Приора кузов седан в цифрах. На Lada Priora устанавливаются современные тяговитые двигатели объемом 1,6 литра с 8 и 16 клапанами, мощностью 87 и 106 л.с. За безопасность в автомобиле отвечают ABS с Brake Assist, фронтальная подушка безопасности водителя, дневные ходовые огни и Isofix крепления детских сидений. В краш тесте журнала АвтоРевю Приора набрала 2 звезды из 4.

Технические характеристики в цифрах

  • 100 000 Гарантия (км)

  • 15 000 Интервал ТО (км)

  • 165 Клиренс (см)

  • Краш тест

  • 430 Объем багажника (л.)

  • 43 Объем бака (л.)


С двигателем 87 л.с. механика

  • 1.6 л. 8-кл.

    Тип двигателя

  • 9 л.   5.8 л.  

    Расход на 100 км

  • 176 км/ч

    Максимальная скорость

  • 12.5 с.

    Разгон до 100 км/ч

  • 5МТ   

    Тип коробки передач

  • 589 км

    Запас хода по трассе

С двигателем 106 л.с. механика

  • 1.6 л. 16-кл.

    Тип двигателя

  • 8.9 л. 5.6 л.  

    Расход на 100 км

  • 183 км/ч

    Максимальная скорость

  • 11.5 с.

    Разгон до 100 км/ч

  • 5МТ   

    Тип коробки передач

  • 632 км

    Запас хода по трассе

Справочник : Lada Priora 2170 ( каталог 2007г.) (Лада Приора: 2170)- описание, характеристики, история.

Модель Cедан 1,6 л. 16-кл. (Евро-3) Хэтчбек 1,6 л. 16-кл. (Евро-3)
Длина, мм 4350 4210
Ширина, мм 1680 1680
Высота, мм 1420 1420
База, мм 2492 2492
Колея передних колес, мм 1410 1410
Колея задних колес, мм 1380 1380
Объем багажного отделения, куб. дм. 430 400
Масса в снаряженном состоянии, кг 1088 1088
Полная масса автомобиля, кг 1578 1578
Допустимая полная масса буксируемого прицепа с тормозами, кг 800 800
Допустимая полная масса буксируемого прицепа без тормозов, кг 500 500
Колесная формула / ведущие колеса 4 х 2 / передние 4 x 2 / передние
Компоновочная схема автомобиля переднеприводный переднеприводная, расположение двигателя переднее, поперечное
Тип кузова / количество дверей седан / 4 хэтчбек / 5
Тип двигателя бензиновый, четырехтактный бензиновый, четырехтактный
Система питания распределенный впрыск с электронным управлением распределенный впрыск с электронным управлением
Количество и расположение цилиндров 4, рядное 4, рядное
Рабочий объём двигателя, куб. см 1596 1596
Максимальная мощность, кВт / об.мин. 72/5600 72/5600
Максимальный крутящий момент, Нм при об/мин
145/4000 145/4000
Топливо неэтилированный бензин АИ-95 (min) неэтилированный бензин АИ-95 (min)
Расход топлива по ездовому циклу, л/100 км 7.2 7,2
Максимальная скорость, км/ч 183 183
Коробка передач с ручным управлением с ручным управлением
Число передач 5 вперед, 1 назад 5 вперед, 1 назад
Передаточное число главной пары 3,7 3,7
Рулевое управление типа ''шестерня-рейка'', рулевой привод с электроусилителем типа ''шестерня-рейка'', рулевой привод с электроусилителем
Шины 185/65 R14 86(H) 185/65 R14 86(H), 175/65 R14 82(H), 185/60 R14 82(H)
Емкость топливного бака, л 43 43

Технические характеристики Лада Приора седан ВАЗ-2170. Лада 217020

В статье Вы найдёте ТТХ всех кузовов автомобиля Lada Priora. Характеристики длины, ширины, веса седан, лонг, универсал и других. Параметры отдельных узлов.

Габаритные размеры Приоры | PrioraPRO

Автомобили Лада Приора разработаны специально для динамичных и стремительных городских дорог. Внешний вид их отличается своей собранностью, универсальностью и резвостью. Габаритные размеры Приоры подчеркивают её индивидуальность – для каждой модели, будь то хетчбек, седан или универсал, разработаны свои собственные габариты:

Хетчбек по своей натуре, автомобиль более молодежный, за счет этого и более легкий и спортивный – его размеры: длина 4210 мм, ширина 1680 мм, высота 1435 мм;

Более увесистый седан имеет размеры: длина 4400 мм, ширина 1680 мм, высота 1420 мм;

Приземистый и солидный универсал соответствует следующим параметрам: длина 4340 мм, ширина 1680 мм, высота 1508 мм;

Красавец Сoupe, быстрый и динамичный, имеет габариты: длина 4243 мм, ширина 1680 мм, высота 1435 мм.

Габаритные размеры Лада Приоры мягко сочетаются со стилем её кузова. Это подчеркивается геометричными линиями, изящно выполненной решеткой радиатора, элегантными фарами как задними, так и передними. Добавляют уникальности открытые передние и задние арки колес, которые подтянуты к колесной арке задним бампером. Такое сочетание делает автомобиль приподнятым, обращающим на себя внимание.

Кроме этого, габаритные размеры на Приоре может уверенно сопоставить прекрасной аэродинамике. При движении на высоких скоростях, в автомобиле обеспечен баланс подъемных и прижимных сил на передней и задней осях, а коэффициент сопротивления воздуха в кузове седан равен 0,34, что соответствует уровню лучших мировых аналогов.

Во время краш-тестов, автомобиль Лада Приора, габаритные размеры которой достаточно невелики, в сравнении с авто её ценового сегмента, показала себя в лучшем виде: он соответствует последним европейским требованиям при боковом и фронтовом ударе. Абсолютная безопасность обеспечивается с помощью ремней безопасности для каждого пассажира, подушкой безопасности водителя, а в комплектации «люкс» еще и переднего пассажира.

Также в Приоре были улучшены боковые стойки, пороги пола, установлены стальные брусья безопасности дверей. В обивку дверей встроены специальные демпфирующие вставки, которые позволяют обеспечить повышенную безопасность при боковом ударе.

При возможном столкновении на невысоких скоростях, безопасность переднего пассажира увеличивается, благодаря мягкой накладке на панели приборов.

priorapro.ru

Аудиосистема для LADA Priora — это головное устройство псевдо 2 DIN, интегрированное в панель приборов, 4 динамика, антенный кабель и внешняя высокочувствительная антенна. На двигателе автомобиля установлен помехоподавляющий конденсатор.

Радиоприёмник работает в AM/FM диапазонах, проигрыватель считывает данные с CD-диска, с USB-носителя и с мобильного телефона через Bluetooth-канал. Гнездо для USB расположено в перчаточном ящике (согласно требованиям ЕЭК ООН по пассивной безопасности). Интегрированный в радиоприёмник контроллер Bluetooth и микрофон позволяют водителю принимать/отклонять приходящие на мобильный телефон вызовы с помощью кнопок на панели радиоприёмника.

После 30-летнего перерыва, начиная с 8 апреля 2010 года штатное радиооборудование предусмотрено в качестве дополнительной опции в комплектациях «норма» и «люкс».

Грузовместимость

Грузовая вместимость (не грузоподъемность!) Приор варьируется в зависимости от типа кузова. Так, багажники имеют разные объемы:

  • 360 литров – у хэтчбека и купе;
  • 430 литров – у седана;
  • 444 литра – у универсала.

Как мы видим, этот объем не сильно отличается от седановского, поэтому говорить о том, что Приора-универсал создана для решения широкого ряда хозяйственных задач (относительно других вариантов этого авто), можно с очень большой натяжкой.Конечно, грузовместимость существенно увеличивается, если сложить спинку заднего дивана, а еще лучше – снять полностью заднее сиденье.

Лада Приора хэтчбек: технические характеристики и особенности модели

Перед покупкой любого авто будущий владелец внимательно изучает основные характеристики. Подбор транспортного средства в первую очередь выполняется по его мощности, экономичности, безопасности.

Весьма важны данные по новым модификациям привычных моделей. Например, для Лады Приора хэтчбек технические характеристики укажут на полученные обновления, доработку автомобиля и преимущества перед аналогами в другом кузове.

Габариты и динамические данные Приоры хэтчбек

Солидный хэтчбек имеет небольшие, но достаточные габариты: длина — 4,21 м, ширина — 1,68 м, высота — 1,43 м. Внутреннее пространство за счет незначительных внешних размеров было уменьшено, но минимально повлияло на комфорт поездок пассажиров второго ряда.

Незначительно отразились технические характеристики Приора хэтчбек и на объеме багажника. В седане объем багажного отделения равен 430 л, а в хэтчбеке составляет 360 л.

Оснащается модель бензиновыми моторами на 1,6 л. Комбинируется силовая установка с коробками механика или автомат на 5 ступеней. Мощность двигателей составляет 87, 98 и 106 л.с., максимально возможная скорость равняется 176 (183) км/ч. Указанные для Лада Приора технические характеристики хэтчбек приводят к следующему расходу топлива в смешанном режиме: от 6,6 до 7,3 л. Максимальный показатель относится к модели с автоматической коробкой.

Особенности эксплуатации Приоры хэтчбек

Важно перед покупкой авто дополнительно изучить внутренние особенности модели. Например, Лада Приора хэтчбек технические характеристики, которой являются довольно неплохими, имеет качественный иммобилайзер, маршрутный компьютер.

Оснащается модель электроусилителем руля, электроподъемниками стекол, обогревом наружных зеркал. К не менее важным установкам автомобиля можно считать:

1. Точную регулировку рулевого колеса по высоте.

2. Наличие передней подушки безопасности, системы экстренного торможения.

3. Современная климатическая установка и аудиосистема.

4. Корректор фар и дневные ходовые огни.

5. Сигнализация и центральный замок.

6. Качественная обтяжка сидений автомобильной тканью.

Приведенные технические характеристики Лада Приора хэтчбек и дополнения относятся к комплектации «норма». В базовой сборке многие из указанных особенностей комфорта и безопасности отсутствуют.

Стоимость обеих модификаций практически одинакова, поэтому при незначительной доплате можно получить качественный и надежный автомобиль. Последующая доработка базового авто может занять чересчур много времени, хотя по конечной цене и не будет отличаться.

Особо важными для отечественного авто являются небольшой расход и дешевое обслуживание. У современной модели ВАЗ Приора хэтчбек технические характеристики обеспечивают минимальные затраты на проведение диагностики и ремонта транспорта: поддерживать в полностью рабочем состоянии автомобиль не составит труда.

При необходимости можно провести доработку интерьера и экстерьера в зависимости от целей эксплуатации. В обычном виде может применяться и для проведения семейных поездок, и для ежедневных поездок на работу, и для безопасных путешествий.

priorapro.ru

Характеристики(ТТХ): коробки передач Приоры

Приора комплектуется двумя коробками передач:

  1. механическая;
  2. роботизированная.

Пятиступенчатая МКПП всегда стабильна. Задача владельца – следить за ней и давать ей должный уход, не уповая на то, что машина «починится сама». Передаточные числа таковы, что заставляют машину с шестнадатиклапанными двигателями достигать «сотни» всего за 11 секунд.

Роботизированная АКПП также идет с пятью ступенями. Она является небольшой доработкой старой надежной японской коробки Jatco. По заявлению автоВАЗа, в разгоне не уступает машинам с МКПП. Могут возникнуть ошибки вроде пинков при разгоне. Убираются при помощи перепрограммирования ЭБУ. Сцепление сухое однодисковое, внутри – диафрагменная нажимная пружина. Привод выключения сцепления тросовый с авторегулировкой.

Варианты исполнения «Приоры» универсал

Для «Лады Приоры» универсал возможны три варианта комплектации:

  1. «Стандарт» — самая дешёвая (не выпускается с 2014 года).
  2. «Норма», в которой предусмотрены подушка безопасности для водителя, система тормозов с вакуумным усилителем, дисковые передние тормоза, усилитель рулевого управления, инерционные ремни безопасности, противоугонная сигнализация, ходовые огни для светлого времени суток, тканевый салон, электропривод обогреваемых наружных зеркал.
  3. «Лада Приора» универсал «Люкс» отличается тем, что в ней есть подушки безопасности для пассажирских сидений первого ряда, датчик дождя, электростеклоподъёмники в задних дверях, литые диски. Отделочный материал салона — алкантара (искусственная замша). Положение передних сидений можно регулировать. В некоторых случаях «Лада Приора» универсал «Люкс» оснащена парктрониками и навигатором.

В 2013 году прошёл рестайлинг автомобиля. Внешне универсал 2013 года и универсал 2014 года мало отличаются. На новом варианте появились обновлённая решётка радиатора, подворотники на боковых зеркалах, изменились передний и задний бамперы, а в фонарях были установлены светодиоды.

Салон «Приоры» универсал 2013 года претерпел серьёзные изменения. Он был модернизирован при участии итальянской дизайн-студии Carcerano. Автомобиль теперь оснащается трехспицевым рулём, в центральной консоли устанавливается цветной монитор для управления стереосистемой и отражения информации навигатора. В старших комплектациях сиденья переднего ряда оснащаются дополнительными подушками безопасности и регулируемым подогревом.

Технические данные модификации

Модификация – это хороший автомобиль бюджетного класса. Он относится к В классу и имеет высокую степень экологичности – Евро4.

Сколько весит кузов Хетчбек? В заводской комплектации, без нагрузки, ее вес составляет всего 1088 килограмм.

В сравнении с другими версиями «Приоры», здесь не была усилена подвеска. Передняя пружина осталась независимой, а задняя частично независимой. Передний тормоз вентилируемый и имеет дисковый тип запора, задние – барабанный. Использование в модификации роботизированной АКПП сделало автомобиль «дружелюбнее» и проще в управлении, даже неопытным водителям.

Во многом была изменена стекла фар, которая лучше распространяют свет. Также незначительно был изменен кузов, салон, руль и приборы мульти-медия.

Кузов

Во всех версиях «Приоры» кузов выполнен посредственно. У водителей и экспертов возникло 2 претензии:

Подверженность ржавчине. Кузов выполнен из обычной стали, без легирующих добавок. По этой причине уже после первой зимы она начинает активно ржаветь и остановить этот процесс не получится.

Плохое лакокрасочное покрытие. Некоторые замечали, что оно начинает отваливаться большими «чипсами». Придется постоянно посещать малярный цех, чтобы закрашивать их, иначе процесс коррозии будет не остановить.

Модификации лада приора до 2020 года

Автомобили ВАЗ 2170 Lada Priora I поколения имеют такие варианты кузова: 4-дверный седан, 5-дверные хэтчбек и универсал, и 3-дверный купе. В зависимости от года выпуска и комплектации, мощность двигателя может быть разной, что выглядит следующим образом.

Модификации

• ВАЗ-2170 — Седан, серийное производство с марта 2007 года;

• ВАЗ-2170 СПГ — Седан, битопливная модификация на сжатом природном газе (СПГ) и бензине. Ожидаемое серийное производство с 2009 года;

• ВАЗ-2172 — Хэтчбек, серийное производство с февраля 2008 года.

• ВАЗ-2171 — Универсал, серийное производство с мая 2009 года.

• ВАЗ-21708 Priora Premier — удлиненная на 175 мм версия седана. Мелкосерийное производство ведется партнером АвтоВАЗа — тольяттинской с осени 2008 года. Оснащается 1,8-литровым двигателем ВАЗ-21128 мощностью 100 л.с. В 2008 году собрано 26 стрейчей, в 2009 планируется собрать 200 «премьеров» [3].

• ВАЗ-2172 Купе — мелкосерийное производство трёхдверной модели на базе хэтчбека планирует организовать .

Модификации
Седан (ВАЗ-2170) Хэтчбек (ВАЗ-2172) Универсал (ВАЗ-2171) «Премьер» седан-стрейч (ВАЗ-21708)
Длина, мм 4350 4210 4330 4525
Ширина, мм 1680
Высота, мм 1420 1480 1420
Колесная база, мм 2492 2667
Колея передняя, мм 1410
Колея задняя, мм 1380
Битопливная Priora CNG на сжатом природном газе Седан-стрейч LADA 708 Priora Premier производства

Обзор водяных насосов для Lada

На рынке в настоящее время существует многообразие торговых марок и производителей водяных насосов, каждый производитель уверяет, что именно его продукция самая лучшая. Мы попробуем беспристрастно разобраться, что к чему, и рассмотрим одну из самых востребованных позиций — это помпа для переднеприводных восьмиклапанных автомобилей «ВАЗ».

 

Для того, чтобы не возникло путаницы, сразу разберемся. Восьмиклапанные моторы на переднеприводных ВАЗах постоянно модернизировались и изменялись, так что указанные ниже помпы подходят ко всем двигателям, оснащенным, так называемым, «восьмым» ремнем ГРМ. Если брать по модельно, то это ВАЗ 2108, 2109, 21099, 2110, 21013, 21014, 21015, а также «Калины» и «Приоры» первых лет выпуска.

 

Мы закупили семь образцов насосов разных производителей — как отечественных, так и зарубежных. Но перед тем, как мы начнем представлять изделия, хотелось бы объяснить некоторые термины, которые используются ниже.

 

Импеллер — это невысокая крыльчатка, которая находится на оборотной стороне основной крыльчатки, его предназначение — разгружать уплотнение вал-корпус. Не менее важно наличие отверстий в основании крыльчатки — они также способствуют уменьшению нагрузки на торцевое уплотнение вала с корпусом.

 

 

Шарико-роликовый подшипник — подшипник, у которого с одной стороны установлены шарики, а с другой — ролики. Такой подшипник может переносить бóльшие нагрузки, чем двухрядный шариковый.

 

 

Двухрядный шариковый подшипник — с двух сторон установлены шарики.

 

 

Керамическое уплотнение — пара трения двух колец (подвижного и неподвижного) из различных материалов (углеграфиты, металлы, карбиды (карбид вольфрама с различными связками, карбид кремния), керамика (окислы металлов), пластмассы) как одного и того же материала, так и в сочетании различных материалов (нержавеющая сталь — углеграфит, Al2O3 99 % (керамика) — углеграфит). Для обеспечения необходимого контакта между кольцами применяются пружина, блок пружин или упругий сильфон.

 

 

Расстояние от высшей точки крыльчатки до посадочного пояса — этот параметр характеризует подачу: чем это расстояние больше, тем лучше, тем меньше зазор между лопастью крыльчатки до ответной части блока, — соответственно, уменьшаются потери при всасывании.

 

Приступим к рассмотрению.

 

1. Fenox

 

Страна производства: Беларусь

 

Помпа упакована в фирменную упаковку, в комплекте с помпой идет уплотнительная прокладка, крыльчатка 7-лопастная пластиковая, без импеллера. Есть паспорт изделия.

 

 

Гарантия — 1 год со дня продажи.

 

2. ТЗА

 

Страна производства: Россия

 

Помпа упакована в фирменную картонную упаковку, в комплекте есть уплотнительная прокладка и паспорт изделия, на ярлычок коробки нанесена защитная наклейка, которая рвется при попытке открыть коробку. На крышке коробки — идентификационный номер под стираемым защитным слоем для определения подлинности изделия, с такой же целью на шкиве помпы нанесен QR-код. Корпус помпы используется от «ВАЗ-2112» с отливом под крепление кронштейна, также об этом свидетельствует маркировка на корпусе. Крыльчатка пластиковая 7-лопастная, с импеллером.

 

 

Гарантия — 1 год с момента изготовления.

 

3. LUZAR

 

Страна производства: Россия

 

Помпа упакована в фирменную упаковку, крыльчатка 7-лопастная, выполнена из алюминиевого сплава, в комплекте идет не только уплотнительная прокладка, но и крепеж, запаянный в отдельном пакетике. Также в комплекте есть паспорт изделия. Маркировка LUZAR нанесена не только на корпусе, но и на шкиве помпы.

 

 

Гарантия — 2 года или 125 тыс. км пробега с момента покупки.

 

4. Oberkraft

 

Страна производства не указана

 

Помпа упакована в фирменную упаковку, крыльчатка пластиковая 7-лопастная, без импеллера, из маркировки есть только надпись Oberkraft на корпусе, ни оригинального, ни фирменного номеров нет. В комплекте идет только уплотнительная прокладка, паспорта изделия нет.

 

 

Информацию о гарантии на упаковке найти не удалось.

 

5. Bautler

 

Страна производства не указана

 

Помпа в упаковке с фирменными логотипами, в комплекте есть прокладка и гарантийный талон. Маркировка Bautler нанесена на корпус и на шкив помпы. Крыльчатка алюминиевая 6-лопастная, с порошковой окраской, без импеллера.

 

 

Гарантия — 2 года, но не указано, с момента производства или с момента продажи.

 

6. AV Autotechnik

 

Страна производства: Германия

 

Помпа упакована в фирменную картонную упаковку, в комплекте идут прокладка и паспорт изделия. Крыльчатка чугунная 6-лопастная, никакой маркировки, кроме оригинального номера, нет — без упаковки определить производителя будет невозможно.

 

 

Гарантия, указанная в паспорте, — от 1 года, до какого срока — непонятно.

 

7. ЗАО «ВолгаПромМаркет»

 

Страна производства: Россия

 

Помпа упакована в фирменную упаковку, в комплекте есть тонкая прокладка, паспорта обнаружено не было, крыльчатка пластиковая 6-лопастная фиолетового цвета. На корпус нанесен только оригинальный номер изделия — без упаковки невозможно определить производителя. На упаковке красным шрифтом написано: «Внимание! Продукция защищена от подделок!», на язычке коробки — защитная наклейка с индивидуальным номером.

 

 

Все результаты сравнений сведены в таблицу.

 

 

 

Обращаем внимание, что некоторые производители могли изменить конструкцию помпы, так как некоторые помпы датированы 2012 годом выпуска.

 

Выводы

 

Если рассматривать исключительно по внешним данным и техническим характеристикам, худшими по подаче будут помпы Bautler, ЗАО «ВолгаПромМаркет» и AV Autotechnik — они имеют 6-лопастные крыльчатки без импеллера, к тому же в помпы Bautler и ЗАО «ВолгаПромМаркет» установлены двухрядные шарикоподшипники, у них наибольший зазор между лопастями и ответной частью двигателя.

 

Oberkraft и Fenox — крыльчатки не имеют импеллера, а значит, торцевое уплотнение вал-корпус будет более нагруженным по сравнению с помпами, имеющими импеллер.

 

Крыльчатки ТЗА и LUZAR отличаются материалом (ТЗА — пластик, LUZAR— алюминиевый сплав). У помпы LUZAR используются более мощные ролики в подшипнике по сравнению со всеми остальными, но у помпы ТЗА есть дополнительная защита от подделок — при помощи индивидуального номера можно проверить подлинность.

Тестирование влияния априорных значений преобладания признаков в байесовском моделировании генетического прогнозирования черт внешнего вида человека

Основные моменты

Прогнозирование фенотипов внешнего вида на основе генотипов имеет криминалистическое и другое значение.

Априорные значения распространенности черт могут улучшить прогнозирование появления, но еще не были протестированы.

Использование априорных значений с учетом распространенности признаков позволяет повысить точность прогнозов.

Однако неверно информированные априорные значения распространенности снижают точность прогнозов.

Ограниченные данные о распространенности черт внешнего вида делают использование таких априорных значений в настоящее время невозможным.

Abstract

Прогнозирование черт внешности с использованием исключительно генетической информации стало общепринятым подходом, и для этой цели уже разработан ряд моделей статистического прогнозирования. Однако, учитывая ограниченные знания о генетике внешнего вида, доступные в настоящее время модели неполны и не включают все причинно-следственные генетические варианты в качестве предикторов.Поэтому такие модели прогнозирования могут выиграть от включения дополнительной информации, которая выступает в качестве заместителя для этого неизвестного генетического фона. Использование априорных значений, возможно, основанных на значениях распространенности категорий признаков в группах биогеографического происхождения, в байесовской структуре может, таким образом, повысить точность предсказания ранее предсказанных внешне видимых характеристик, но пока еще не исследовано. В этом исследовании мы оценили влияние использования априорных значений на основе данных о распространенности черт на эффективность прогнозирования в байесовских моделях для цвета глаз, волос и кожи, а также структуры волос и веснушек по сравнению с соответствующими моделями без априорного анализа.Эти ранее свободные модели были либо определены аналогично, либо очень близки к уже установленным, с использованием сокращенного набора предиктивных маркеров. Однако эти различия в количестве прогностических маркеров не должны существенно влиять на наши основные результаты. Мы заметили, что такие априорные значения часто сильно влияли на эффективность прогнозирования, но в разной степени между разными признаками, а также разными категориями признаков, при этом некоторые категории практически не проявляли эффекта. Хотя мы обнаружили потенциал для повышения точности прогнозирования многих категорий черт внешнего вида, протестированных с использованием априорных значений, наш анализ также показал, что неправильное определение этих априорных значений часто сильно снижает точность по сравнению с соответствующим безаприорным подходом.Это подчеркивает важность точной спецификации априорных значений с учетом распространенности при моделировании байесовского прогнозирования черт внешности. Однако имеющиеся в литературе сведения о пространственной распространенности скудны по большинству черт внешности, в том числе исследуемым здесь. Из-за ограничений в знаниях о распространенности черт внешнего вида наши результаты делают использование априорных значений, основанных на распространенности черт, в прогнозировании черт внешнего вида на основе ДНК в настоящее время невозможным.

Ключевые слова

Внешний вид

Генетическое предсказание

Влияние приоров

Прогностический анализ ДНК

Криминалистическое ДНК-фенотипирование

Внешне видимые характеристики

Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

© 2020 Автор.Опубликовано Elsevier B.V.

Рекомендуемые статьи

Цитирующие статьи

Тестирование влияния априорных значений преобладания черт в байесовском моделировании генетического прогнозирования черт внешности человека

Предсказание черт внешности с использованием исключительно генетической информации стало общепризнанным подходом, и для этой цели уже разработан ряд статистических моделей прогнозирования. Однако, учитывая ограниченные знания о генетике внешнего вида, доступные в настоящее время модели неполны и не включают все причинно-следственные генетические варианты в качестве предикторов.Поэтому такие модели прогнозирования могут выиграть от включения дополнительной информации, которая выступает в качестве заместителя для этого неизвестного генетического фона. Использование априорных значений, возможно, основанных на значениях распространенности категорий признаков в группах биогеографического происхождения, в байесовской структуре может, таким образом, повысить точность предсказания ранее предсказанных внешне видимых характеристик, но пока еще не исследовано. В этом исследовании мы оценили влияние использования априорных значений на основе данных о распространенности черт на эффективность прогнозирования в байесовских моделях для цвета глаз, волос и кожи, а также структуры волос и веснушек по сравнению с соответствующими моделями без априорного анализа.Эти ранее свободные модели были либо определены аналогично, либо очень близки к уже установленным, с использованием сокращенного набора предиктивных маркеров. Однако эти различия в количестве прогностических маркеров не должны существенно влиять на наши основные результаты. Мы заметили, что такие априорные значения часто сильно влияли на эффективность прогнозирования, но в разной степени между разными признаками, а также разными категориями признаков, при этом некоторые категории практически не проявляли эффекта. Хотя мы обнаружили потенциал для повышения точности прогнозирования многих категорий черт внешнего вида, протестированных с использованием априорных значений, наш анализ также показал, что неправильное определение этих априорных значений часто сильно снижает точность по сравнению с соответствующим безаприорным подходом.Это подчеркивает важность точной спецификации априорных значений с учетом распространенности при моделировании байесовского прогнозирования черт внешности. Однако имеющиеся в литературе сведения о пространственной распространенности скудны по большинству черт внешности, в том числе исследуемым здесь. Из-за ограничений в знаниях о распространенности черт внешнего вида наши результаты делают использование априорных значений, основанных на распространенности черт, в прогнозировании черт внешнего вида на основе ДНК в настоящее время невозможным.

Ключевые слова: Появления; Внешне видимые характеристики; Криминалистическое ДНК-фенотипирование; Генетическое предсказание; Влияние приоры; Прогностический анализ ДНК.

Priors

Могут быть ситуации, когда стандартные bayesnec priors по умолчанию не ведут себя должным образом, или пользователь хочет предоставить информативные приоритеты. Например, априорные значения по умолчанию могут быть слишком информативными, давая неоправданно жесткие доверительные интервалы, хотя это возможно только при небольшом количестве данных. И наоборот, априорные значения могут быть слишком расплывчатыми, что приведет к плохой сходимости модели. В качестве альтернативы, как указано в приведенном ниже примере в разделе Заданные пользователем априорные значения , априорные значения по умолчанию могут относиться к неправильному статистическому семейству, если в предоставленных данных для bayesnec недостаточно информации, чтобы правильно угадать подходящие для использования.

Априорные значения, используемые в подгонке модели по умолчанию, могут быть извлечены с помощью pull_prior , а образец или график предшествующих значений могут быть получены из отдельных brms Модель соответствует с помощью функции samples_priors , которая производит выборку непосредственно из предшествующей модели . Элемент в модели brm подходит. Мы также можем использовать функцию check_prior (основанную на гипотезе , функция brms ), чтобы оценить, насколько апостериорная плотность вероятности для каждого параметра отличается от априорной.

байеснекфит

Чтобы установить указанные априорные значения, проще всего начать с того, чтобы позволить bnec найти априорные значения самостоятельно, то есть вообще не указывать аргумент priors .

  библиотека (brms)
библиотека (байеснец)
параметры (mc.cores = parallel :: detectCores ())
данные (nec_data)

# единая модель
exmp_a <- bnec (data = nec_data, x_var = "x", y_var = "y",
               model = "nec3param",
               family = Beta (link = "identity"),
               iter = 1e4, control = list (adap_delta = 0.99))

класс (exmp_a) # bayesnecfit  

Мы можем просмотреть априорную и апостериорную плотности вероятностей всех параметров в модели, используя функцию check_prior , основанную на функции гипотезы brms . Это может быть полезно для оценки того, достаточно ли расплывчаты априорные элементы и / или могут ли они оказывать нежелательное влияние на апостериорные.

В этом случае априорные порядки кажутся достаточно расплывчатыми, однако будут моменты, когда необходимо их изменить.Пользователь может воспользоваться функцией pull_prior , чтобы проверить, что bnec придумал самостоятельно, и решить, как лучше всего изменить эти приоритеты, чтобы они были более желательными.

  pull_prior (exmp_a)
## предыдущий класс coef group resp dpar nlpar bound
## 1 гамма (0,5, 2) b бета
## 2 b Бета перехвата
## 3 gamma (2, 2.28313180499098) b nec
## 4b Перехват, не включенный в другие категории
## 5 beta (5, 1) b наверх
## 6 b Верхняя часть перехвата
## 7 гамма (0.01, 0,01) фи  

bnec выбрал гамму до параметра NEC nec3param , потому что предиктор x в данных nec_data ненулевой положительный. Однако представьте, что теоретически предиктор x мог иметь отрицательные значения, но их просто не было в этом конкретном наборе данных. Итак, давайте продолжим и укажем что-нибудь еще, скажем, нормальное с большим разбросом.

  my_prior <- c (Prior_string ("beta (5, 1)", nlpar = "top"),
              Prior_string ("нормальный (1.3, 2.7) ", nlpar =" nec "),
              Prior_string ("гамма (0,5, 2)", nlpar = "бета"))

exmp_b <- bnec (data = nec_data, x_var = "x", y_var = "y",
               model = "nec3param", priors = my_prior,
               family = Beta (link = "identity"),
               iter = 1e4, control = list (adap_delta = 0.99))  

Следует отметить два момента. Если пользователь указывает свои собственные приоритеты, bnec требует, чтобы они указали приоритеты для всех параметров . Функция pull_prior показывает предварительные значения после того, как модель была подогнана, но предположим, что пользователь не знает, какие параметры были включены в конкретную модель.В этих случаях пользователь может вызвать функцию show_params (model = "all") , чтобы проверить параметры каждой функции или, в частности, некоторой целевой функции.

  show_params (model = "nec3param")  

байесманэкфит

Пользователь также может указать именованный список априорных значений, когда одна или несколько моделей подгоняются к одному и тому же набору данных.

  my_priors <- list (nec3param = c (Prior_string ("beta (5, 1)", nlpar = "top"),
                                Prior_string ("нормальный (1.3, 2.7) ", nlpar =" nec "),
                                Prior_string ("гамма (0.5, 2)", nlpar = "beta")),
                  nec4param = c (Prior_string ("beta (5, 1)", nlpar = "top"),
                                Prior_string ("нормальный (1.3, 2.7)", nlpar = "nec"),
                                Prior_string ("гамма (0,5, 2)", nlpar = "бета"),
                                Prior_string ("бета (1, 5)", nlpar = "бот")))

exmp_c <- bnec (data = nec_data, x_var = "x", y_var = "y",
               model = c ("nec3param", "nec4param"),
               family = Beta (link = "identity"), priors = my_priors,
               iter = 1e4, control = list (adap_delta = 0.99))  

pull_prior также работает для объекта класса bayesmanecfit , как и check_priors , который позволяет передавать имя файла для сохранения графиков априорной и апостериорной плотности вероятностей в PDF.

  pull_prior (exmp_c)
## $ nec3param
## предыдущий класс coef group resp dpar nlpar bound
## 1 гамма (0,5, 2) b бета
## 2 b Бета перехвата
## 3 нормальный (1.3, 2.7) b, не включенные в другие категории
## 4b Перехват, не включенный в другие категории
## 5 beta (5, 1) b наверх
## 6 b Верхняя часть перехвата
## 7 гамма (0,01, 0,01) фи

## $ nec4param
## предыдущий класс coef group resp dpar nlpar bound
## 1 гамма (0,5, 2) b бета
## 2 b Бета перехвата
## 3 beta (1, 5) b бот
## 4b Перехватывающий бот
## 5 нормальный (1.3, 2.7) b, не включенные в другие категории
## 6 b Перехват, не включенный в другие категории
## 7 beta (5, 1) b наверх
## 8 b Верхняя точка перехвата
## 9 гамма (0,01, 0,01) фи

check_priors (exmp_c, filename = "Check_priors")  

Пользователь также может указать априорные значения только для одной модели из всего набора, bayesnec вернет сообщение о том, что он ищет априорные значения самостоятельно, если они либо неправильно сформированы (например,г. неполные или имеют опечатку), или пользователь просто решил не указывать априорные значения для конкретной модели, например

  my_priors <- list (nec3param = c (Prior_string ("beta (5, 1)", nlpar = "top"),
                                Prior_string ("нормальный (1.3, 2.7)", nlpar = "nec"),
                                Prior_string ("гамма (0.5, 2)", nlpar = "beta")),
                  nec4param = c (Prior_string ("beta (5, 1)", nlpar = "top"),
                                Prior_string ("нормальный (1.3, 2.7) ", nlpar =" nec "),
                                Prior_string ("гамма (0,5, 2)", nlpar = "бета"),
                                Prior_string ("бета (1, 5)", nlpar = "бот")))

exmp_d <- bnec (data = nec_data, x_var = "x", y_var = "y",
               model = c ("nec3param", "nec4param"),
               family = Beta (link = "identity"), priors = my_priors [1],
               iter = 1e4, control = list (adap_delta = 0.99)) =  

priors = my_priors [[1]] также мог бы работать, потому что аргумент priors может принимать либо объект brmsprior напрямую, либо именованный список, содержащий зависящие от модели объекты brmsprior .

Наконец, пользователь может также расширить существующий объект bayesmanecfit с помощью функции изменить , также указав заказные априорные значения.

  ecxlin_priors <- c (Prior_string ("beta (5, 1)", nlpar = "top"),
                   Prior_string ("гамма (2, 6.5)", nlpar = "slope"))
exmp_e <- изменить (exmp_d, add = "ecxlin", priors = ecxlin_priors)  
Самостоятельное изучение

- Некоторые вопросы об эталонных мерах и априорных значениях максимальной энтропии (из Байесовского выбора)

Я относительно новичок в статистике и байесовской теории, но пытаюсь понять ее, проработав несколько книг.{2} $ и у нас есть второй член. Но как мы узнаем, что мы используем термин g? Или это просто то, что мы знаем это, чтобы мы могли его использовать? Потому что я не уверен, знаем ли мы, что g - это момент, квантиль и т. Д.

Наконец, на той же странице автор пишет, что когда «характеристики» связаны с квантилями, мы не сможем получить распределение. Почему? Просто потому, что квантилей недостаточно? Например, у него есть «когда характеристики связаны с .., $ I _ {[b_ {k}, \ infty)} (\ theta) $».То есть просто индикатор того, лежит ли $ \ theta $ в этом интервале или нет. Но является ли это причиной того, что максимальная энтропия не существует? Означает ли это, что мы бы знали соответствующую вероятность нахождения в этом интервале и знали бы $ b_ {k} $. Я понимаю, что ожидаемым значением будет вероятность того, что мы находимся в этом интервале. Но достаточно ли этого, чтобы сделать вывод, что мы не можем определить распределение таким образом? Что, если бы один из интервалов сказал нам, что вероятность попасть в него равна 1. Я полагаю, поскольку мы находимся в $ \ mathbb {R} $, этого не могло произойти для отдельного значения?

Кто-то упомянул "любая минимальная итоговая последовательность статистических рекурсивно вычислимым "как причина, но я этого не понимаю.

Еще раз прошу прощения, если я упускаю очевидные вещи. Я пытаюсь наверстать упущенное в своем анализе и тому подобном, так что надеюсь, что это облегчит мне задачу в будущем.

Спасибо за ваше время и терпение.

Характеристики шума и предварительные ожидания в восприятии скорости человеческого зрения

  • 1

    Thompson, P. Воспринимаемая скорость движения зависит от контраста. Vision Res. 22 , 377–380 (1982).

    CAS Статья Google Scholar

  • 2

    Стоун, Л.И Томпсон П. Восприятие скорости человека зависит от контраста. Vision Res. 32 , 1535–1549 (1992).

    CAS Статья Google Scholar

  • 3

    Simoncelli, E. Распределенный анализ и представление визуального движения . Диссертация, Массачусетский технологический институт (1993).

    Google Scholar

  • 4

    Вайс, Ю., Симончелли, Э.& Адельсон, Э. Движущиеся иллюзии как оптимальное восприятие. Nat. Neurosci. 5 , 598–604 (2002).

    CAS Статья Google Scholar

  • 5

    Гельмгольц, Х. Трактат по физиологической оптике (Thoemmes Press, Бристоль, Великобритания, 2000). Оригинальная публикация 1866 г.

    Google Scholar

  • 6

    Betsch, B., Einhäuser, W., Körding, K. & König, P.Мир глазами кошки - статистика натуральных роликов. Biol. Киберн. 90 , 41–50 (2004).

    Артикул Google Scholar

  • 7

    Рот С. и Блэк М. О пространственной статистике оптического потока. Международная конференция по компьютерному зрению ICCV , 42–49 (2005).

    Google Scholar

  • 8

    Донг Д. и Атик Дж.Статистика естественных изменяющихся во времени изображений. Сеть: вычисл. Neural Syst. 6 , 345–358 (1995).

    Артикул Google Scholar

  • 9

    Бреннер, Н., Биалек, В. и де Руйтер ван Стивенинк, Р. Адаптивное изменение масштаба максимизирует передачу информации. Нейрон 26 , 695–702 (2000).

    CAS Статья Google Scholar

  • 10

    Феннема, К.И Томпсон, В. Определение скорости в сценах, содержащих несколько движущихся объектов. Comput. График. Процесс изображения. 9 , 301–315 (1979).

    Артикул Google Scholar

  • 11

    Хорн Б. и Шунк Б. Определение оптического потока. Artif. Intell. 17 , 185–203 (1981).

    Артикул Google Scholar

  • 12

    Симончелли, Э., Адельсон, Э. и Хигер, Д. Распределения вероятностей оптического потока. Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов , 310–313 (IEEE, 1991).

    Google Scholar

  • 13

    Вебер Дж. И Малик Дж. Надежное вычисление оптического потока в многомасштабной дифференциальной системе. Внутр. J. Comput. Vis. 14 , 67–81 (1995).

    Артикул Google Scholar

  • 14

    Weiss, Y.& Флит, Д. Вероятности скорости в биологическом и машинном зрении. in Probabilistic Models of the Brain (Bradford Book, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 2002).

    Google Scholar

  • 15

    Хюрлиманн, Ф., Кипер, Д. и Карандини, М. Тестирование байесовской модели воспринимаемой скорости. Vision Res. 42 , 2253–2257 (2002).

    Артикул Google Scholar

  • 16

    Стокер, А.A. Аналоговые схемы СБИС для восприятия визуального движения . (John Wiley & Sons, Чичестер, Великобритания, 2006 г.).

    Книга Google Scholar

  • 17

    Ascher, D. & Grzywacz, N. Байесовская модель для измерения визуальной скорости. Vision Res. 40 , 3427–3434 (2000).

    CAS Статья Google Scholar

  • 18

    Стокер, А.И Симончелли, Э. Ограничение байесовской модели восприятия скорости человеческого зрения. в Достижения в системах обработки нейронной информации NIPS Vol. 17 (ред. Сол, Л.К., Вайс, Ю. и Ботто, Л.) (MIT Press, Кембридж, Массачусетс, 2005).

    Google Scholar

  • 19

    Склар, Дж., Маунселл, Дж. И Ленни, П. Кодирование контраста изображения в центральных зрительных путях обезьяны-макаки. Vision Res. 30 , 1–10 (1990).

    CAS Статья Google Scholar

  • 20

    Макки С. и Накаяма К. Обнаружение движения в периферическом поле зрения. Vision Res. 24 , 25–32 (1984).

    CAS Статья Google Scholar

  • 21

    Макки, С., Сильверманн, Г. и Накаяма, К. Точное распознавание скорости, несмотря на случайные изменения временной частоты и контраста. Vision Res. 26 , 609–619 (1986).

    CAS Статья Google Scholar

  • 22

    Welch, L. Восприятие движущихся пледов обнаруживает две стадии обработки движения. Nature 337 , 734–736 (1989).

    CAS Статья Google Scholar

  • 23

    Stocker, A. Аналоговый интегрированный двухмерный оптический датчик потока. Аналоговый интегр.Цепи сигнального процесса. 46 , 121–138 (2006).

    Артикул Google Scholar

  • 24

    Yuille, A. & Grzywacz, N. Вычислительная теория восприятия когерентного визуального движения. Nature 333 , 71–74 (1988).

    CAS Статья Google Scholar

  • 25

    Хигер Д. и Симончелли Э. Модель зрительного восприятия движения.в Пространственное зрение у людей и роботов, (Издательство Кембриджского университета, Кембридж, Великобритания, 1994).

    Google Scholar

  • 26

    Knill, D.C. & Richards, W. (ред.). Восприятие как байесовский вывод (Cambridge Univ. Press, Кембридж, Великобритания, 1996).

    Книга Google Scholar

  • 27

    Эрнст, М. и Бэнкс, М. Люди интегрируют визуальную и тактильную информацию статистически оптимальным образом. Nature 415 , 429ff (2002).

    Артикул Google Scholar

  • 28

    Хиллис, Дж., Эрнст, М., Бэнкс, М. и Лэнди, М. Объединение сенсорной информации: обязательное слияние внутри, но не между чувствами. Наука 298 , 1627ff (2002).

    Артикул Google Scholar

  • 29

    Мамассиан П., Лэнди М. и Мэлони Л. Байесовское моделирование зрительного восприятия.in Probabilistic Models of the Brain (MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 2002).

    Google Scholar

  • 30

    Книл, Д. и Сондерс, Дж. Оптимально ли люди интегрируют стерео и текстурную информацию для суждения об уклоне поверхности? Vision Res. 43 , 2539–2558 (2003).

    Артикул Google Scholar

  • 31

    Alais, D. & Burr, D.Эффект чревовещания является результатом почти оптимальной бимодальной интеграции. Curr. Биол. 14 , 257–262 (2004).

    CAS Статья Google Scholar

  • 32

    Körding, K. & Wolpert, D. Байесовская интеграция в сенсомоторном обучении. Nature 427 , 244–247 (2004).

    Артикул Google Scholar

  • 33

    Юилль А., Фанг, Ф., Шратер, П. и Керстен, Д. Человек и идеальные наблюдатели для обнаружения кривых изображения. Достижения в системах обработки нейронной информации NIPS Vol. 16 (ред. Трун, С., Саул, Л. и Шёлкопф, Б.) (MIT Press, Кембридж, Массачусетс, 2004).

    Google Scholar

  • 34

    Томпсон, П., Брукс, К. и Хэммет, С. Скорость может как повышаться, так и понижаться при низком контрасте: последствия для моделей восприятия движения. Vision Res. 46 , 782–786 (2006).

    Артикул Google Scholar

  • 35

    Олбрайт, Т. Направление и ориентационная селективность нейронов в зрительной зоне МТ макаки. J. Neurophysiol. 52 , 1106–1130 (1984).

    CAS Статья Google Scholar

  • 36

    Мовшон, Дж., Адельсон, Э., Гицци, М. и Ньюсом, В.Анализ движущихся зрительных образов. Exp. Brain Res. Дополнение 11 , 117–151 (1985).

    Артикул Google Scholar

  • 37

    Бриттен, К., Шадлен, М., Ньюсом, В. и Мовшон, А. Анализ визуального движения: сравнение нейрональной и психофизической деятельности. J. Neurosci. 12 , 4745–4765 (1992).

    CAS Статья Google Scholar

  • 38

    Priebe, N.И Лисбергер, С. Оценка скорости цели по реакции населения в визуальной области MT. J. Neurosci. 24 , 1907–1916 (2004).

    CAS Статья Google Scholar

  • 39

    Пуже, А., Даян, П. и Земель, Р. Вывод и вычисления с кодами населения. Annu. Rev. Neurosci. 26 , 381–410 (2003).

    CAS Статья Google Scholar

  • 40

    Шадлен, М., Бриттен, К., Ньюсом, В. и Мовшон, Дж. Вычислительный анализ взаимосвязи между нейронными и поведенческими реакциями на визуальное движение. J. Neurosci. 16 , 1486–1510 (1996).

    CAS Статья Google Scholar

  • 41

    Новер, Х., Андерсон, К. и ДеАнджелис, Г. Логарифмическое масштабно-инвариантное представление скорости в средней височной области макака учитывает характеристики распознавания скорости. J. Neurosci. 25 , 10049–10060 (2005).

    CAS Статья Google Scholar

  • 42

    Simoncelli, E.P. Локальный анализ зрительного движения. в The Visual Neurosciences (MIT Press, Кембридж, Массачусетс, 2003).

    Google Scholar

  • 43

    Пак, К., Хантер, Дж. И Борн, Р. Контрастная зависимость подавляющих влияний в кортикальной области МТ тревожной макаки. J. Neurophysiol. 93 , 1809–1815 (2005).

    Артикул Google Scholar

  • 44

    Стокер А. и Симончелли Э. Сенсорная адаптация в рамках байесовской системы восприятия. в Достижения в системах обработки нейронной информации NIPS Vol. 18 (MIT Press, Ванкувер, 2006).

    Google Scholar

  • 45

    Зеленая, Д.И Светс, Дж. Теория обнаружения сигналов и психофизика (Уайли, Нью-Йорк, 1966).

    Google Scholar

  • 46

    Виккенс, Т.Д. Теория обнаружения элементарных сигналов (Oxford University Press, Oxford, 2001).

    Книга Google Scholar

  • Подкова приоры. Есть еще варианты регуляризации… | Михаил Ларионов, к.б.н.

    Регуляризация - увлекательная тема, которая давно меня озадачивает.Впервые введенный в курс машинного обучения как данность, он всегда поднимал вопрос, почему это работает. Затем я начал обнаруживать связь регуляризации со статистическими свойствами базовой модели.

    Действительно, если мы рассмотрим модель линейной регрессии, легко показать, что регуляризация L2 эквивалентна добавлению гауссовского шума на вход. Фактически, последнее предпочтительнее, если мы рассматриваем взаимодействия функций (или мы должны использовать нетривиальную матрицу Тихонова, например, не пропорциональную единичной матрице).С байесовской точки зрения L2-регуляризация эквивалентна использованию гауссовского априорного значения в нашей модели, как объясняется здесь. Начиная с модели байесовской линейной регрессии, взяв максимальное значение апостериорно, вы получите член регуляризации L2. В общем, нормальное предварительное распределение упрощает модель, потому что нормальное распределение является сопряженным перед нормальным распределением, и это делает апостериорное распределение также нормальным! Если вы выберете другое предварительное распределение, то ваше апостериорное распределение будет более сложным.

    Проблема с гауссовской априорной и L2-регуляризацией заключается в том, что она не устанавливает параметры в ноль, а просто уменьшает их. Это особенно проблематично, когда у нас много функций, ситуация, с которой мне пришлось иметь дело около 6 месяцев назад, когда после обработки всех функций у меня было более 1 миллиона функций. В этом случае мы хотим использовать другой вид регуляризации, регуляризацию L1 или Лассо. Вместо того, чтобы добавлять штраф в виде суммы квадратов параметров, он штрафует на основе суммы абсолютных значений параметров.Регуляризованная модель обнуляет многие параметры, фактически выполняя за нас задачу выбора функций. К сожалению, каждый, кто его использовал, может подтвердить, что это значительно снижает точность, поскольку вносит предвзятость.

    В байесовских терминах регуляризация L1 эквивалентна двойной экспоненциальной априорной:

    Здесь и далее я следую этому тематическому исследованию. В идеальном априорном распределении вероятностная масса будет равна нулю, чтобы уменьшить дисперсию, и иметь толстые хвосты для уменьшения систематической ошибки.И L1, и L2 не проходят проверку, то есть как двойно-экспоненциальное, так и нормальное распределение имеют тонкие хвосты, а масса вероятности, которую они положили на 0, равна 0. Обратите внимание, что для того, чтобы положить массу вероятности> 0, функция плотности вероятности должна расходиться.

    Очень элегантное решение было предложено Карвалью и др. Здесь, здесь и в некоторых других статьях. Решение называется Horseshoe Prior и определяется следующим образом:

    Позвольте мне помочь вам расшифровать это для вас. Если вы помните, регуляризация L2 эквивалентна нормальному предшествующему, то есть нормальному распределению со средним значением 0 и дисперсией, которая является гиперпараметром, который мы должны настроить.(Дисперсия обратно пропорциональна константе регуляризации L2 λ ). В истинном байесовском духе мы хотим определить априорное распределение на λ , а затем исключить его. В этом подходе предлагается использовать полураспределение Коши в качестве априорного распределения. Было доказано, что он ставит ненулевую вероятностную массу на 0, а также имеет толстый хвост. Название «подкова» произошло от формы распределения, если мы повторно параметризуем его с помощью этого преобразования, используя s hrinkage weight k:

    В этом случае поддержка распределения изменяется на [0,1], а при построении графика сравнивается с другие кандидаты на предварительное распределение:

    , мы видим, что предварительное распределение Horseshoe удовлетворяет обоим нашим условиям.

    В упомянутых выше статьях метод был протестирован на множестве синтетических наборов данных, и с тех пор он стал одним из стандартных методов регуляризации байесовской линейной регрессии. С тех пор он был улучшен несколько раз и адаптирован для других ситуаций. Конечно, из-за теоремы о бесплатном обеде невозможно исключить все гиперпараметры, поэтому большая часть обсуждения посвящена настройке алгоритма или преодолению некоторых из его недостатков.

    Карвалью, К.М., Полсон, Н. Дж. И Скотт, Дж. Дж. (2009). Обработка разреженности через подкову. В материалах 12-й Международной конференции по искусственному интеллекту и статистике (Д. ван Дайк и М. Веллинг, ред.). Труды исследований машинного обучения 5 73–80. PMLR.

    Карвалью К. М., Полсон Н. Г. и Скотт Дж. Г. (2010). Подковообразная оценка для разреженных сигналов. Биометрика 97 465–480.

    Улучшение извлечения параметров земной поверхности за счет интеграции априорных признаков растений в платформу усвоения данных MULTIPLY

    Абстрактные

    Растет потребность в точной параметризации земной поверхности на основе данных дистанционного зондирования (ДЗ).Это требование не было удовлетворено, поскольку в большинстве схем оценки применяется 1) подход с одним датчиком и единым масштабом и 2) требуется "угадывать" определенные ключевые переменные. Это связано с тем, что для точного извлечения интересующих параметров требуется соответствующая информация наблюдений. Следовательно, многие схемы предполагают, что определенные переменные постоянны или отсутствуют; впоследствии ведет к большей неопределенности. В этом аспекте была создана Платформа поиска информации о поверхности земли MULTIscale SENTINEL (MULTIPLY).MULTIPLY объединяет различные источники ДЗ с моделями переноса излучения (RTM) в различных спектральных диапазонах, используя ассимиляцию данных для оценки геофизических параметров. Кроме того, MULTIPLY также использует предварительную информацию о поверхности земли, чтобы ограничить проблему поиска. Это исследование направлено на улучшение извлечения биофизических параметров растений за счет использования априорных биофизических параметров / признаков растений. Особый интерес представляют черты (физические, морфологические или химические), влияющие на индивидуальные характеристики и приспособленность видов.Признаки растений, которые могут быть извлечены с помощью RS и RTM, включают такие признаки, как пигменты листьев, вода в листьях, LAI, фенолы, C / N и т.д. метаанализ из таких баз данных, как TRY, Ecosis и отдельных соавторов. Особый интерес представляют следующие признаки: хлорофилл, каротиноиды, антоцианы, фенолы, листовая вода и LAI. Статистические данные ANOVA были получены для каждого признака в соответствии с видами, функциональными группами растений (например, вечнозеленые растения, травы и т. Д.).), и сама черта. Впоследствии черты также сравнивались с использованием ковариационных матриц. Используя их в качестве априорных значений, MULTIPLY использовался для извлечения нескольких признаков растений на двух проверочных участках в Нидерландах (Speulderbos) и в Финляндии (Sodankylä). Первоначальные сравнения показывают значительно лучшие результаты по сравнению с поисками, не основанными на априори.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *