3. В массив, адрес которого передан в аргументе Param, заносятся адреса символьных строк, содержащих названия параметров.

Описание запроса:

Pascal:

C:

Описание аргументов:

Param — адрес массива параметров.

Назначение — заменяет значения параметров контрастера на значения, переданные, в аргументе Param.

Описание исполнения.

1. Если Error <> 0, то выполнение запроса прекращается.

2. Если в момент получения запроса контрастер не загружен, то возникает ошибка 701 — неверное имя компонента, управление передается обработчику ошибок, а обработка запроса прекращается.

3. Параметры, значения которых хранятся в массиве, адрес которого передан в аргументе Param, передаются контрастеру.

В табл. 40 приведен полный список ошибок, которые могут возникать при выполнении запросов компонентом контрастер, и действия стандартного обработчика ошибок.

Таблица 40. Ошибки компонента контрастер и действия стандартного обработчика ошибок.

1. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. — М.: Статистика, 1974.— 240 с.

2. Айзерман М.А., Браверман Э.М., Розоноэр Л.И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. М.: Наука, 1970.— 383 с.

3. Анастази А. Психологическое тестирование. М. Педагогика, 1982. Книга 1. 320 с.; Книга 2. 360 с.

4. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. — М.: Физматгиз, 1963. 500 с.

5. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976. 755 с.

6. Ануфриев А.Ф. Психодиагностика как деятельность и научная дисциплина // Вопросы психологии, 1994, № 2. С. 123–130.

7. Аркадьев А.Г., Браверман Э.М. Обучение машины классификации объектов. — М.: Наука, 1971.— 172 с.

8. Ахапкин Ю.К., Всеволдов Н.И., Барцев С.И. и др. Биотехника — новое направление компьютеризации. Серия "Теоретическая и прикладная биофизика", М: изд. ВИНИИТИ, 1990. 144 с.

9. Барцев С.И. Некоторые свойства адаптивных сетей. Препринт ИФ СО АН СССР, Красноярск, 1987, № 71Б, 17 с.

10. Барцев С.И., Гилев С.Е., Охонин В.А. Принцип двойственности в организации адаптивных систем обработки информации// Динамика химических и биологических систем, Новосибирск, Наука, 1989, с. 6–55.

11. Барцев С.И., Ланкин Ю.П. Моделирование аналоговых адаптивных сетей. Препринт Института биофизики СО РАН, Красноярск, 1993, № 203Б, 36 с.

12. Барцев С.И., Ланкин Ю.П. Сравнительные свойства адаптивных сетей с полярными и неполярными синапсами. Препринт Института биофизики СО РАН, Красноярск, 1993, № 196Б, 26 с.

13. Барцев С.И., Машихина Н.Ю., Суров С.В. Нейронные сети: подходы к аппаратной реализации. Препринт ИФ СО АН СССР, Красноярск, 1990, № 122Б, 14 с.

14. Барцев С.И., Охонин В.А. Адаптивные сети обработки информации. Препринт ИФ СО АН СССР, Красноярск, 1986, № 59Б, 20 с.

15. Барцев С.И., Охонин В.А. Адаптивные сети, функционирующие в непрерывном времени // Эволюционное моделирование и кинетика, Новосибирск, Наука, 1992, с. 24–30.

16. Беркинблит М.Б., Гельфанд И.М., Фельдман А.Г. Двигательные задачи и работа параллельных программ // Интеллектуальные процессы и их моделирование. Организация движения. — М.: Наука, 1991.— С. 37–54.

17. Боннер Р.Е. Некоторые методы классификации // Автоматический анализ изображений. — М.: Мир, 1969.— С. 205–234.

18. Борисов А.В., Гилев С.Е., Головенкин С.Е., Горбань А.Н., Догадин С.А., Коченов Д.А., Масленникова Е.В., Матюшин Г.В., Миркес Е.М., Ноздрачев К.Г., Россиев Д.А., Савченко А.А., Шульман В.А. Нейроимитатор «multineuron» и его применения в медицине. // Математическое обеспечение и архитектура ЭВМ: Материалы научно-технической конференции "Проблемы техники и технологий XXI века", 22–25 марта 1994 г. / КГТУ. Красноярск, 1994. С. 14–18.