Optimal Dual-Rate Digital Redesign with Application to Missile Control
Notice bibliographique
Résumé
8Song, T. L., Shin, J. S., and Han, H. S., “Impact Angle Control for Planar Engagements,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 35, No. 4, 1999, pp. 1439–1444. 9Song, T. L., and Shin, J. S., “Time Optimal Impact Angle Control for Vertical Plane Engagements,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 35, No. 2, 1999, pp. 738–742. 10Savkin, A. V., Pathirana, P., and Faruqi, F. A., “The Problem of Precision Missile Guidance: LQR and H∞ Frameworks,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 39, No. 3, 2003, pp. 901–910. 11Petersen, I. R., and Savkin, A. V., Robust Kalman Filtering for Signals and Systems with Large Uncertainties, Birkhauser, Boston, MA, 1999. 12Savkin, A. V., and Petersen, I. R., “Recursive State Estimation for Uncertain Systems with an Integral Quadratic Constraint,” IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. 40, No. 6, 1995, pp. 1080–1083. 13Petersen, I. R., Ugrinovskii, V. A., and Savkin, A. V., Robust Control Design Using H∞ Methods, Springer-Verlag, London, 2000, Chap. 5. 14Savkin, A. V., and Petersen, I. R., “Nonlinear Versus Linear Control in the Absolute Stabilizability of Uncertain Linear Systems with Structured Uncertainty,” IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. 40, No. 1, 1995, pp. 122–127. 15Singer, R. A., “Estimating Optimal Tracking Filter Performance for Manned Maneuvering Targets,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 6, No. 4, 1970, pp. 473–483.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».