Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Robust estimation" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    The proposition of a new damping function for outliers in the adjustment process
    Autorzy:
    Gargula, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/100690.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie
    Tematy:
    outliers
    robust estimation
    dumping function
    conic curve
    Opis:
    This study proposes of new damping function in the robust estimation process. The formulae for a behaviour of the damping function were provided and a diagram of adjustment process was presented. The numerical examples are given in order to assess the efficiency of the proposed computational algorithm in accomplishing a typical geodetic task with outliers or gross errors.
    Źródło:
    Geomatics, Landmanagement and Landscape; 2015, 2; 21-31
    2300-1496
    Pojawia się w:
    Geomatics, Landmanagement and Landscape
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A review of robust estimation methods applied in surveying
    Przegląd metod estymacji odpornej stosowanych w geodezji
    Autorzy:
    Banaś, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/386118.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    outliers
    robust estimation
    adjustment of observations
    obserwacje odstające
    estymacja odporna
    wyrównanie obserwacji
    Opis:
    This paper provides a review of popular outlier-robust methods used in surveying. The presented methods have been divided into two groups i.e. active and passive methods. The first group comprises the following methods: the Huber Method, the Hampel Method, the Danish Method, the Gaździcki Method, the Least Absolute Deviation and a Choice Rule of Alternative. The second group of methods is represented by the so called iterative data snooping (IDS) and τ-test. There are M-estimation rules presented in the introduction to the review of active methods.
    Praca zawiera przegląd popularnych metod odpornych na błędy grube stosowanych w geodezji. Metody te podzielono na dwie grupy, tj. aktywne oraz pasywne. W pierwszej z nich znalazła się metoda Hubera, Hampela, duńska, Gaździckiego, liniowa, najmniejszych odchyleń absolutnych oraz zasada wyboru alternatywy. Druga grupa zawiera metodę Iterative Data Snooping (IDS) oraz τ-test. Wstęp do metod aktywnych stanowi przedstawienie zasad M-estymacji.
    Źródło:
    Geomatics and Environmental Engineering; 2012, 6, 4; 13-22
    1898-1135
    Pojawia się w:
    Geomatics and Environmental Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Comparison of robust estimators for leveling networks in Monte Carlo simulations
    Autorzy:
    Pokarowska, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/106789.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Politechnika Warszawska. Wydział Geodezji i Kartografii
    Tematy:
    leveling network
    robust estimation
    outliers
    gross error
    internal reliability index
    sieć niwelacyjna
    estymacja
    elementy odstające
    błąd całkowity
    wewnętrzny wskaźnik niezawodności
    Opis:
    We compared the method of least squares (LS), Pope’s iterative data snooping (IDS) and Huber’s M-estimator (HU) in realistic leveling networks, for which the heights or the vertical displacements of points are known. The study was conducted using the Monte Carlo simulation, in which one repeatedly generates sets of observations related to the measurement data, then calculates values of the estimators and, finally, assesses it with respect to the real coordinates. To simulate outliers we used popular mixture models with two or more normal distributions. It is shown that for small, strong networks robust methods IDS and HU are more accurate than LS, but for large, weak networks occurring in practice there is no significant difference between the considered methods in the accuracy of the solution.
    Źródło:
    Reports on Geodesy and Geoinformatics; 2016, 101; 70-81
    2391-8365
    2391-8152
    Pojawia się w:
    Reports on Geodesy and Geoinformatics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies