Robust Maximum Likelihood Estimation of Huber in Geodetic Networks and Multi-outlier Detection
محل انتشار: همایش ژئوماتیک 84
سال انتشار: 1384
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 3,217
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
GEO84_19
تاریخ نمایه سازی: 27 آذر 1384
چکیده مقاله:
Least squares adjustment suffers by the outliers. In order to employ the least squares methods, it is necessary to be ensured that all of the observations are correctly measured. Before employing the least squares methods the pre-adjustment data screening should be performed, until the gross errors among the abservations are detected. A fter doing least squares adjustment the post-adjustment data screening have to be employed to detect the small outliers observation according to Baarda is theory. This process is valid for just one erroneous observation, it means that if there are several erroneous observations among the set of observations, one cannot correctly detect the outliers. In such cases the robust methods of estimation must be employed because it is insensitive to the outliers and gross errors.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mehdi Es-hagh
Azad University branch of Shahre-Rey.Tehran Royal institute of Technology, Stockholm, Sweden
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :