Всем известно, что пиломатериалы являются продуктами обработки древесины. Зачастую пиломатериал – это доска самых разнообразных сечений. Минимально доска имеет две параллельные грани. Строганные продукты получают при помощи продольной распиловки бревна, его специфической «очистки» от коры и оформления положенного вида исходя из заданных параметров.
17 февраля
Рынок пиломатериалов — тенденции и развитие
Пиломатериалы — это пиленая продукция, которая соответствует определенным параметрам качества и имеет две плоские поверхности, расположенные параллельно друг другу. Изделия из древесины изготавливают из цельного бревна, которое раскраивают и режут продольно или поперечно.
16 февраля
Таблица кубов досок. Таблица кубатуры доски обрезной 3000 мм и 6000 мм. Таблица пересчета доски обрезной 6000 мм. Кубатура досок обрезных.
Раздел недели: Скоропись физического, математического, химического и, в целом, научного текста, математические обозначения. Математический, Физический алфавит, Научный алфавит.
Поиск на сайте DPVA
Поставщики оборудования
Полезные ссылки
О проекте
Обратная связь
Ответы на вопросы.
Оглавление
Таблицы DPVA.ru — Инженерный Справочник
Адрес этой страницы (вложенность) в справочнике dpva.ru: главная страница / / Техническая информация/ / Материалы/ / Древесина. Пиломатериалы. Лесоматериалы. Бревна. Дрова. Кубатура, свойства, плотности… / / Таблица кубов досок. Таблица кубатуры доски обрезной 3000 мм и 6000 мм. Таблица пересчета доски обрезной 6000 мм. Кубатура досок обрезных.
Поделиться:
Таблица кубатуры доски обрезной 3000 мм и 6000 мм.
Таблица пересчета доски обрезной 6000 мм. Кубатура досок обрезных.
Таблица кубатуры доски обрезной 3000 мм и 6000 мм.
Размеры обрезной доски
Объем
одной доски
Штук в 1м3
22*100*6000мм.
0,0132 м3
75 шт.
22*100*3000мм.
0,0066 м3
151 шт.
22*125*6000мм.
0,0165 м3
60 шт.
22*125*3000мм.
0,0082 м3
121 шт.
22*150*6000мм.
0,0198 м3
50 шт.
22*150*3000мм.
0,0099 м3
101 шт.
22*175*6000мм.
0,0231 м3
43 шт.
22*175*3000мм.
0,0115 м3
86 шт.
22*200*6000мм.
0,0264 м3
37 шт.
22*200*3000мм.
0,0132 м3
75 шт.
22*225*6000мм.
0,0297 м3
33 шт.
22*225*3000мм.
0,0148 м3
67 шт.
22*250*6000мм.
0,033 м3
30 шт.
22*250*3000мм.
0,0165 м3
60 шт.
25*100*6000мм.
0,015 м3
66 шт.
25*100*3000мм.
0,0075 м3
133 шт.
25*125*6000мм.
0,0187 м3
53 шт.
25*125*3000мм.
0,0093 м3
106 шт.
25*150*6000мм.
0,0225 м3
44 шт.
25*150*3000мм.
0,0112 м3
88 шт.
25*175*6000мм.
0,0262 м3
38 шт.
25*175*3000мм.
0,0131 м3
76 шт.
25*200*6000мм.
0,03 м3
33 шт.
25*200*3000мм.
0,015 м3
66 шт.
25*225*6000мм.
0,0337 м3
29 шт.
25*225*3000мм.
0,0168 м3
59 шт.
25*250*6000мм.
0,0375 м3
26 шт.
25*250*3000мм.
0,0187 м3
53 шт.
32*100*6000мм.
0,0192 м3
52 шт.
32*100*3000мм.
0,0096 м3
104 шт.
32*125*6000мм.
0,024 м3
41 шт.
32*125*3000мм.
0,012 м3
83 шт.
32*150*6000мм.
0,0288 м3
34 шт.
32*150*3000мм.
0,0144 м3
69 шт.
32*175*6000мм.
0,0336 м3
29 шт.
32*175*3000мм.
0,0168 м3
59 шт.
32*200*6000мм.
0,0384 м3
26 шт.
32*200*3000мм.
0,0192 м3
52 шт.
32*225*6000мм.
0,0432 м3
23 шт.
32*225*3000мм.
0,0216 м3
46 шт.
32*250*6000мм.
0,048 м3
20 шт.
32*250*3000мм.
0,024 м3
41 шт.
40*100*6000мм.
0,024 м3
41 шт.
40*100*3000мм.
0,012 м3
83 шт.
40*125*6000мм.
0,03 м3
33 шт.
40*125*3000мм.
0,015 м3
66 шт.
40*150*6000мм.
0,036 м3
27 шт.
40*150*3000мм.
0,018 м3
55 шт.
40*175*6000мм.
0,042 м3
23 шт.
40*175*3000мм.
0,021 м3
47 шт.
40*200*6000мм.
0,048 м3
20 шт.
40*200*3000мм.
0,024 м3
41 шт.
40*225*6000мм.
0,054 м3
18 шт.
40*225*3000мм.
0,027 м3
37 шт.
40*250*6000мм.
0,06 м3
16 шт.
40*250*3000мм.
0,03 м3
33 шт.
50*100*6000мм.
0,03 м3
33 шт.
50*100*3000мм.
0,015 м3
66 шт.
50*125*6000мм.
0,0375 м3
26 шт.
50*125*3000мм.
0,0187 м3
53 шт.
50*150*6000мм.
0,045 м3
22 шт.
50*150*3000мм.
0,0225 м3
44 шт.
50*175*6000мм.
0,0525 м3
19 шт.
50*175*3000мм.
0,0262 м3
38 шт.
50*200*6000мм.
0,06 м3
16 шт.
50*200*3000мм.
0,03 м3
33 шт.
50*225*6000мм.
0,0675 м3
14 шт.
50*225*3000мм.
0,0337 м3
29 шт.
50*250*6000мм.
0,075 м3
13 шт.
50*250*3000мм.
0,0375 м3
26 шт.
60*100*6000мм.
0,036 м3
27 шт.
60*100*3000мм.
0,018 м3
55 шт.
60*125*6000мм.
0,045 м3
22 шт.
60*125*3000мм.
0,0225 м3
44 шт.
60*150*6000мм.
0,054 м3
18 шт.
60*150*3000мм.
0,027 м3
37 шт.
60*175*6000мм.
0,063 м3
15 шт.
60*175*3000мм.
0,0315 м3
31 шт.
60*200*6000мм.
0,072 м3
13 шт.
60*200*3000мм.
0,036 м3
27 шт.
60*225*6000мм.
0,081 м3
12 шт.
60*225*3000мм.
0,0405 м3
24 шт.
60*250*6000мм.
0,09 м3
11 шт.
60*250*3000мм.
0,045 м3
22 шт.
75*100*6000мм.
0,045 м3
22 шт.
75*100*3000мм.
0,0225 м3
44 шт.
75*125*6000мм.
0,0562 м3
17 шт.
75*125*3000мм.
0,0281 м3
35 шт.
75*150*6000мм.
0,0675 м3
14 шт.
75*150*3000мм.
0,0337 м3
29 шт.
75*175*6000мм.
0,0787 м3
12 шт.
75*175*3000мм.
0,0393 м3
25 шт.
75*200*6000мм.
0,09 м3
11 шт.
75*200*3000мм.
0,045 м3
22 шт.
75*225*6000мм.
0,1012 м3
9 шт.
75*225*3000мм.
0,0506 м3
19 шт.
75*250*6000мм.
0,1125 м3
8 шт.
75*250*3000мм.
0,0562 м3
17 шт.
Таблица пересчета доски обрезной 6000 мм.
Размер одной доски, мм
Досок
(шт.) в одном м3
Погонных метров в одном м3
Объём одной доски,м3
Площадь одной доски, м2
Масса доски, кг (при влажности 20%)
20*100*6000мм
83,3
500
0,012
0,6
9
20*150*6000мм
55,6
333,3
0,018
0,9
13,5
22*125*6000мм
60,6
363,6
0,0165
0,75
12,375
22*150*6000мм
50,5
303
0,0198
0,09
14,85
22*175*6000мм
43,3
259,7
0,0231
1,05
17,325
22*200*6000мм
37,9
227,3
0,0264
1,2
19,8
22*225*6000мм
33,7
202
0,0297
1,35
22,275
22*250*6000мм
30,3
181,8
0,033
1,5
24,75
25*100*6000мм
66,7
400
0,015
0,6
11,25
25*175*6000мм
38,1
228,6
0,02625
1,05
19,69
25*200*6000мм
33,3
200
0,03
1,2
22,5
25*225*6000мм
29,6
177,8
0,03375
1,35
25,31
25*250*6000мм
26,7
160
0,0375
1,5
28,125
32*100*6000мм
52,1
312,5
0,0192
0,6
14,4
32*125*6000мм
41,7
250
0,024
0,75
18
32*150*6000мм
34,7
208,3
0,0288
0,9
21,6
32*175*6000мм
29,8
178,6
0,0336
1,05
25,2
32*200*6000мм
26
156,3
0,0384
1,2
28,8
32*225*6000мм
23,1
138,9
0,0432
1,35
32,4
32*250*6000мм
20,8
125
0,048
1,5
36
40*100*6000мм
41,7
250
0,024
0,6
18
40*125*6000мм
33,3
200
0,03
0,75
22,5
40*150*6000мм
27,8
166,7
0,036
0,9
27
40*175*6000мм
23,8
142,9
0,042
1,05
31,5
40*200*6000мм
20,8
125
0,048
1,2
36
40*225*6000мм
18,5
111,1
0,054
1,35
40,5
40*250*6000мм
16,7
100
0,06
1,5
45
50*100*6000мм
33,3
200
0,03
0,6
22,5
50*125*6000мм
26,7
160
0,0375
0,75
28,125
50*150*6000мм
22,2
133,3
0,045
0,9
33,75
50*175*6000мм
19
114,3
0,0525
1,05
39,375
50*200*6000мм
16,7
100
0,06
1,2
45
50*225*6000мм
14,8
88,9
0,0675
1,35
50,625
50*250*6000мм
13,3
80
0,075
1,5
56,25
Поиск в инженерном справочнике DPVA. Введите свой запрос:
Дополнительная информация от Инженерного cправочника DPVA, а именно — другие подразделы данного раздела:
Поиск в инженерном справочнике DPVA. Введите свой запрос:
Если Вы не обнаружили себя в списке поставщиков, заметили ошибку, или у Вас есть дополнительные численные данные для коллег по теме, сообщите , пожалуйста. Вложите в письмо ссылку на страницу с ошибкой, пожалуйста.
Коды баннеров проекта DPVA.ru Начинка: KJR Publisiers
Консультации и техническая поддержка сайта: Zavarka Team
Проект является некоммерческим. Информация, представленная на сайте, не является официальной и предоставлена только в целях ознакомления. Владельцы сайта www.dpva.ru не несут никакой ответственности за риски, связанные с использованием информации, полученной с этого интернет-ресурса. Free xml sitemap generator
Исследование адаптивного кубатурного фильтра Калмана для тесно интегрированной навигационной системы GPS/БИНС
Оглавление
= 768 && window.innerWidth
Исследование адаптивного кубатурного фильтра Калмана для тесно интегрированной навигационной системы GPS/БИНС
Май 2017 г.
Чен Чжао,
Шуай Чен,
Ипин Ван
Метрики
54
Просмотры
10 загрузок
54 просмотра
//
10 загрузок
Цитата
Чжао, Чен и др. «Исследование адаптивного кубатурного фильтра Калмана для тесно интегрированной навигационной системы GPS / БИНС». Международный журнал инженерных и прикладных наук , том. 4, нет. 5 мая. 2017.
Скачать файл цитирования:
РИС (Mendeley, Zotero, EndNote, RefWorks)
БибТекс (LaTeX)
Посмотреть оригинал
Abstract
С учетом характеристик баллистической ракеты в данной статье исследуется тесно интегрированный навигационный алгоритм GPS/БИНС, основанный на скорости псевдодальности/псевдодальности в инерциальных координатах пуска. Выведен метод преобразования координат из координат ECEF в инерциальные координаты Старта. В этих координатах были выведены уравнение погрешности бесплатформенной инерциальной навигации и уравнение погрешности GPS. Установлены уравнения состояния и уравнения измерений для тесно интегрированной навигационной системы GPS/БИНС. Затем используется адаптивный кубатурный фильтр Калмана (ACKF) для улучшения характеристик положения. Численное моделирование показывает лучшую точность интегрированной навигационной системы и контроль качества контура векторного слежения.
Полный текст
Еще из этого журнала
Метод искусственной нейронной сети для определения высоты смешивания
Кубатурный фильтр Калмана при минимальной энтропии ошибки с опорными точками для интеграции INS/GPS
[1]
Б. Паркинсон, Дж. Спилкер, П. Аксельрад и П. Энге, Глобальная система позиционирования: теория и приложения . Норвуд, Массачусетс, США: Artech House, 2008.
.
[2]
Л. Чанг, Дж. Ли и К. Ли, «Выравнивание на основе оптимизации бесплатформенной инерциальной навигационной системы: сравнение и расширение», IEEE Trans. Аэросп. Электрон. Сист. , том. 52, нет. 4, стр. 1697–1713, август 2016 г. doi: 10.1109/TAES.2016.130824
[3]
Д. Титтертон и Дж. Уэстон, Бесплатформенная инерциальная навигационная технология . Лондон, Великобритания: Инженерно-технологический институт, 2004 г.
[4]
П. Д. Гроувс, Принципы интегрированных GNSS, инерциальных и мультисенсорных навигационных систем . Вашингтон, США: Американский институт аэронавтики и астронавтики, 1996.
.
[5]
М. Гревал, Л. Вейл и А. Эндрюс, Системы глобального позиционирования, инерциальная навигация и интеграция . Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, 2007.
.
[6]
Ф. Чжао, К. Чен, В. Хе и С. Сэм Ге, «Подход к фильтрации, основанный на MMAE для интегрированной навигационной системы SINS / CNS», IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica , vol. 5, нет. 6, стр. 1113–1120, ноябрь 2018 г. doi: 10.1109/JAS.2017.7510445
[7]
Y. Huang, Y. Zhang и L. Chan, «Новый быстрый метод грубой настройки в движении для недорогих SINS с помощью GPS», IEEE/ASME Trans. Мехатроника , вып. 23, нет. 3, pp. 1303–1313, May 2018. doi: 10.1109/TMECH.2018.2835486
[8]
К. Б. Медейрос и М. М. Вандерли, «Многомодельный линейный фильтр Калмана для непредсказуемых сигналов», IEEE Sensors J. , vol. 14, нет. 4, стр. 979–991, апрель 2014 г. doi: 10.1109/JSEN.2013.2291683
[9]
А. Сингх, «Основное развитие гауссовой фильтрации после использования фильтра Калмана без запаха», IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica , vol. 7, нет. 5, стр. 1308–1325, сентябрь 2020 г.
[10]
С. Джулиер и Дж. Ульманн, «Новое расширение фильтра Калмана для нелинейных систем», в Проц. 11-й междунар. Симп. Аэрокосмическая/оборонная служба, Simul. Controls , 1997, стр. 182–193.
[11]
К. Х. Ким, Дж. Г. Ли и К. Г. Парк, «Адаптивный двухэтапный расширенный фильтр Калмана для отказоустойчивой слабосвязанной системы INS/GPS», IEEE Trans. Аэросп. Электрон. Сист. , том. 45, нет. 1, стр. 125–137, январь 2009 г. doi: 10.1109/TAES.2009.4805268
[12]
Д. Сан, М. Г. Петовелло и М. Э. Кэннон, «Сверхплотная интеграция GPS/уменьшенный IMU для навигации наземных транспортных средств», IEEE Trans. Аэросп. Электрон. Сист. , том. 49, нет. 3, стр. 1781–1791, июль 2013 г. doi: 10.1109/TAES.2013.6558019
[13]
Дж. Вендел, Дж. Мецгер, Р. Моэникес, А. Майер и Г. Ф. Троммер, «Сравнение производительности тесно связанных систем навигации GPS/ИНС на основе расширенных и сигма-точечных фильтров Калмана», Навигация , том. 53, нет. 1, стр. 21–31, август 2014 г.
[14]
J. Zhou, Y. Yang, J. Zhang, E. Edwan и O. Loffeld, «Сильная связь INS/GPS с использованием фильтра Калмана без запаха на основе кватернионов», в Proc. AIAA Guid., Navigat., Control Conf. , Портленд, штат Орегон, США, 2011 г., стр. 1–14.
[15]
Чанг Л., Ли К. и Ху Б., «Надежный фильтр погрешности процесса на основе оценки M компании Huber для интегрированной системы INS/GPS», IEEE Sensors J. , vol. 15, нет. 6, стр. 3367–3374, июнь 2015 г. doi: 10.1109/JSEN.2014.2384492
[16]
И. Арасаратнам и С. Хайкин, «Кубатурные фильтры Калмана», IEEE Trans. автомат. Контроль , том. 54, стр. 1254–1269, июнь 2009 г. doi: 10.1109/TAC.2009.2019800
[17]
B. Cui, X. Chen и X. Tang, «Улучшенный кубатурный фильтр Калмана для GNSS/INS на основе преобразования апостериорной ошибки сигма-точек», IEEE Trans. Сигнальный процесс. , том. 65, нет. 11, стр. 2975–2987, март 2017 г. doi: 10.1109/TSP.2017.2679685
[18]
Ю. Чжао, «Оценка эффективности кубатурного фильтра Калмана в тесно связанной навигационной системе GPS/IMU», Сигнальный процесс. , том. 119, стр. 67–79, февраль 2016 г. doi: 10.1016/j.sigpro.2015.07.014
[19]
B. Cui, X. Chen, Y. Xu, H. Huang и X. Liu, «Анализ производительности улучшенного повторяющегося кубатурного фильтра Калмана и его применение к GNSS/INS», ISA Trans., том. 66, стр. 460–468, январь 2017 г. doi: 10.1016/j.isatra.2016.09.010
[20]
М. Д. Фам, К. С. Лоу, С. Т. Гох и С. С. Чен, «Расширенный фильтр Калмана с планированием усиления для системы определения ориентации наноспутников», IEEE Trans. Аэросп. Электрон. Сист. , том. 51, нет. 2015. Т. 2. С. 1017–1028. doi: 10.1109/TAES.2014.130204
[21]
С. В. Бордонаро, П. В., Ю. Бар-Шалом и Т. Лугинбул, «Сигма-точечный фильтр Калмана с преобразованными измерениями для бистатического гидролокатора и радиолокационного слежения», IEEE Trans. Аэросп. Электрон. Сист. , том. 55, нет. 1, стр. 147–159, февраль 2019 г. doi: 10.1109/TAES.2018.2849179
[22]
K. Feng, J. Li, X. Zhang, X. Zhang, C. Shen, H. Cao, Y. Yang, and J. Liu, «Улучшенный кубатурный фильтр Калмана с сильным отслеживанием для интегрированных навигационных систем GPS/INS, Датчики , вып. 18, нет. 6, статья № 1919, июнь 2018 г. doi: 10.3390/s18061919
[23]
X. Chen, C. Shen, WB Zhang, M. Tomizuka, Y. Xu и KL Chiu, «Новый гибрид сильного фильтра Калмана и вейвлетной нейронной сети для GPS/INS во время сбоев GPS», Measurement , vol. 46, нет. 10, стр. 3847–3854, декабрь 2013 г. doi: 10.1016/j.measurement.2013.07.016
[24]
Арулампалам М. С., Маскелл С., Гордон Н. и Клапп Т. «Учебное пособие по фильтрам частиц для онлайн-нелинейного/негауссовского байесовского отслеживания», IEEE Trans. Сигнальный процесс. , том. 50, нет. 2, стр. 174–188, февраль 2002 г. doi: 10.1109/78.978374
[25]
X. Liu, H. Qu, J. Zhao и P. Yue, «Кубатурный фильтр Калмана с квадратным корнем максимальной коррентропии с применением к интегрированным системам SINS/GPS», ISA Trans. , том. 80, стр. 195–202, май 2018 г. doi: 10.1016/j.isatra.2018.05.001
[26]
JC Príncipe, Информационно-теоретическое обучение: энтропия Реньи и перспективы ядра , Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Springer, 2010.
[27]
Д. Л. Алспах и Х. Соренсон, «Нелинейная байесовская оценка с использованием приближений суммы Гаусса», IEEE Trans. автомат. Контроль , том. 17, нет. 4, стр. 439–448, август 1972 г. doi: 10.1109/ТАЦ.1972.1100034
[28]
Ю. Хуанг и Ю. Чжан, «Новый устойчивый к неопределенности процесса фильтр Калмана на основе t Стьюдента для интеграции SINS/GPS», IEEE Access , vol. 5, стр. 14391–14404, июль 2017 г. doi: 10.1109/ACCESS.2017.2726519
[29]
О. Страка и Я. Дуник, «Стохастическая интеграция Студенческая − t filter», в Proc. 20-й междунар. конф. Инф. Fusion , стр. 1–8, июль 2017 г.
[30]
Ю. Хуанг и Ю. Чжан, «Надежный стохастический кубатурный фильтр Стьюдента на основе t для нелинейных систем с шумами процессов и измерений с тяжелыми хвостами», IEEE Access , vol. 5, нет. 5, стр. 7964–7974, май 2017 г.
[31]
F. Sun и L. Tang, «Кубатурный фильтр частиц», Syst. англ. Электрон. , том. 33, нет. 11, стр. 2554–2557, ноябрь 2011 г.
[32]
B. Cui, X. Chen, X. Tang, H. Huang и X. Liu, «Надежный кубатурный фильтр Калмана для GNSS/INS с отсутствующими наблюдениями и цветным шумом измерений», ISA Trans. , том. 72, стр. 138–146, январь 2018 г. doi: 10.1016/j.isatra.2017.09.019
[33]
Мили Л., Стино Г., Добрака Ф. и Френч Д. Надежный метод оценки для выявления топологических ошибок // IEEE Trans. Система питания , том. 14, нет. 4, стр. 1469–1476, ноябрь 1999 г. doi: 10.1109/59.801932
[34]
Л. Мили и К. В. Коукли, «Надежная оценка в структурированной линейной регрессии», Энн. Статист. , том. 24, нет. 6, стр. 2593–2607, декабрь 1996 г.
.
[35]
Ю. С. Шмалий, «Итеративный алгоритм типа Калмана, игнорирующий шум и начальные условия», IEEE Trans. Сигнальный процесс. , том. 59, нет. 6, стр. 2465–2473, июнь 2011 г. doi: 10.1109/TSP.2011.2129516
[36]
Т. Чиен-Хао, С. Ф. Лин и Дж. Дах-Цзин, «Надежный кубатурный фильтр Калмана на основе Губера для обработки GPS-навигации», J. Navigat , vol. 229, нет. 7, том. 70, стр. 527–546, Otc. 2016.
[37]
К. Ли, Б. Ху, Л. Чанг и Ю. Ли, «Надежный квадрат — кубатурный корневой фильтр Калмана на основе методологии оценки Хубера», Proc. Инст. мех. англ. Г-Дж. воздух , том. 229, нет. 7, стр. 1236–1245, июнь 2015 г. doi: 10.1177/0954410014548698
[38]
А. Сингх и Дж. К. Принсипе, «Использование корретропии как функции стоимости в линейных адаптивных фильтрах», в Proc. Междунар. Совместная конф. Нейронная сеть (IJCNN) , июль 2009 г., стр. 2950–2955.
[39]
Б. Чен, Дж. Ван, Х. Чжао, Н. Чжэн и Дж. К. Принсипи, «Сходимость алгоритма с фиксированной точкой по критерию максимальной коррентропии», IEEE Signal Process. лат. , том. 22, нет. 10, стр. 1723–1727, Otc. 2015. doi: 10.1109/LSP.2015.2428713
[40]
B. Chen, X. Liu, H. Zhao, JC Príncipe, «Максимальный корретропный фильтр Калмана», Automatica , vol. 76, стр. 70–77, февраль 2017 г. doi: 10.1016/j.automatica.2016.10.004
[41]
Х. Ван, Х. Ли, Дж. Цзо, В. Чжан и Х. Ван, «Надежный фильтр Калмана без производной максимальной корретропии и сглаживатель», Доступ IEEE , том. 6, стр. 70794–70807, ноябрь 2018 г. doi: 10.1109/ACCESS.2018.2880618
[42]
С. Ван, С. Инь, Г. Цянь, Ю. Фэн, С. Кай и Л. Ван, «Кубатурный фильтр Калмана с максимальной корретропией, основанный на статистической линейной регрессии», C.N. Патент, 106487358 A, 8 марта 2017 г. [Онлайн]. Доступно: https://ieeexplore.ieee.org/document/9546666.
[43]
Б. Чен, Л. Син, Б. Сюй, Х. Чжао и Дж. К. Принсипи, «Понимание надежности оценки энтропии с минимальной ошибкой», IEEE Trans. Нейронная сеть. Учиться. Сист. , том. 29, нет. 3, стр. 731–737, март 2018 г. doi: 10.1109/TNNLS.2016.2636160
[44]
Д. Эрдогмус и Дж. К. Принсипе., «Минимизация энтропии ошибки для контролируемого обучения нелинейных адаптивных систем», IEEE Trans. Сигнальный процесс. , том. 50, нет. 7, стр. 1780–1786, июль 2002 г. doi: 10.1109/TSP.2002.1011217
[45]
Y. Zhang, B. Chen, X. Liu, Z. Yuan и JC Príncipe, «Сходимость алгоритма энтропии минимальной ошибки с фиксированной точкой», Entropy , vol. 17, нет. 8, стр. 5549–5560, август 2015 г.
[46]
Б. Чен, Л. Данг, Ю. Гу, Н. Чжэн и Дж. К. Принцип, «Энтропийный фильтр Калмана с минимальной ошибкой», IEEE Trans. Сист. , Человек , Кибер. , Сист. , том. 51, нет. 9, стр. 5819–5829, сентябрь 2021 г.
[47]
Лю В., Похарел П. П. и Принсипи Дж. К., «Энтропия ошибок, коррентропия и М-оценка», в Proc. 16-й семинар IEEE по машинному обучению. Сигнальный процесс ., 2006, стр. 179–184.
[48]
Дж. Чжао и Л. Мили, «Надежный фильтр Калмана с обобщенным максимальным правдоподобием для оценки динамического состояния энергосистемы», IEEE J. Sel. Темы Сигнальный процесс. , том. 12, нет. 4, стр. 578–592, август 2018 г. doi: 10.1109/JSTSP.2018.2827261
[49]
К. Андреу и В. Каратанасси, «Оценка количества конечных элементов с использованием надежного метода обнаружения выбросов», IEEE J. Сел. Темы Наблюдение за Землей. Дистанционный датчик , том. 7, нет. 1, стр. 247–256, январь 2014 г. doi: 10.1109/JSTARS.2013.2260135
[50]
B. Chen, X. Wang, Y. Li, and JC Príncipe, «Критерий максимальной корретропии с переменным центром», IEEE Signal Process. лат. , том. 26, нет. 8, стр. 1212–1216, август 2019 г. doi: 10.1109/LSP.2019.2925692
[51]
Б. Чен, С. Ван, З. Юань, П. Рен и Дж. Цинь, «Многоядерная корретропия для надежного обучения», [онлайн]. Доступно: https://ieeexplore.ieee.org/document/9546666. Дата обращения: 15 октября 2021 г.
07 куба
0198 куба
048 куба
005 куба
0033 куба
0075 куба
Зачастую пиломатериал – это доска самых разнообразных сечений. Минимально доска имеет две параллельные грани. Строганные продукты получают при помощи продольной распиловки бревна, его специфической «очистки» от коры и оформления положенного вида исходя из заданных параметров.
Free xml sitemap generator
Математический, Физический алфавит, Научный алфавит.
Таблица пересчета доски обрезной 6000 мм. Кубатура досок обрезных.
Введите свой запрос:
4, нет. 5 мая. 2017.
Численное моделирование показывает лучшую точность интегрированной навигационной системы и контроль качества контура векторного слежения.
Паркинсон, Дж. Спилкер, П. Аксельрад и П. Энге, Глобальная система позиционирования: теория и приложения . Норвуд, Массачусетс, США: Artech House, 2008.
Гревал, Л. Вейл и А. Эндрюс, Системы глобального позиционирования, инерциальная навигация и интеграция . Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons, 2007.
doi: 10.1109/JSEN.2013.2291683
Аэросп. Электрон. Сист. , том. 49, нет. 3, стр. 1781–1791, июль 2013 г. doi: 10.1109/TAES.2013.6558019
doi: 10.1109/JSEN.2014.2384492
, том. 66, стр. 460–468, январь 2017 г. doi: 10.1016/j.isatra.2016.09.010
18, нет. 6, статья № 1919, июнь 2018 г. doi: 10.3390/s18061919
doi: 10.1016/j.isatra.2018.05.001
Fusion , стр. 1–8, июль 2017 г.
Система питания , том. 14, нет. 4, стр. 1469–1476, ноябрь 1999 г. doi: 10.1109/59.801932
Инст. мех. англ. Г-Дж. воздух , том. 229, нет. 7, стр. 1236–1245, июнь 2015 г. doi: 10.1177/0954410014548698
Ван, Х. Ли, Дж. Цзо, В. Чжан и Х. Ван, «Надежный фильтр Калмана без производной максимальной корретропии и сглаживатель», Доступ IEEE , том. 6, стр. 70794–70807, ноябрь 2018 г. doi: 10.1109/ACCESS.2018.2880618
Сигнальный процесс. , том. 50, нет. 7, стр. 1780–1786, июль 2002 г. doi: 10.1109/TSP.2002.1011217
Sel. Темы Сигнальный процесс. , том. 12, нет. 4, стр. 578–592, август 2018 г. doi: 10.1109/JSTSP.2018.2827261