Finally, the geometrical parameters of the object and its orientation are estimated thanks to an optimization algorithm based on the least squares method and the inversion of the analytical model of the polarization tensor of an ellipsoidal object.
Enfin, les paramètres géométriques de l'objet et son orientation sont estimés grâce à une méthode d'optimisation basée sur les moindres carrés et sur l'inversion du modèle analytique du tenseur de polarisation d'un objet ellipsoïdal.
An optimization algorithm based on the design of experiments (OptDOE) is developed; its performance is compared with the one of a hybrid optimization algorithm in two cases: a reference function of Rosenbrock and the model of the MFSSYS.
Un algorithme basé sur le plan d'expérience (OptDOE) a été développé et sa performance est comparée avec celles d'un algorithme d'optimisation hybride sur une fonction de référence de Rosenbrock et sur le modèle SYSMFS.
The proposed method uses an optimization algorithm based on the calculation of the gradient of the system model.
Finally, the geometrical parameters of the object and its orientation are estimated thanks to an optimization algorithm based on the least squares method and the inversion of the analytical model of the polarization tensor of an ellipsoidal object.
Enfin, les paramètres géométriques de l'objet et son orientation sont estimés grâce à une méthode d'optimisation basée sur les moindres carrés et sur l'inversion du modèle analytique du tenseur de polarisation d'un objet ellipsoïdal.
An optimization algorithm based on the design of experiments (OptDOE) is developed; its performance is compared with the one of a hybrid optimization algorithm in two cases: a reference function of Rosenbrock and the model of the MFSSYS.
Un algorithme basé sur le plan d'expérience (OptDOE) a été développé et sa performance est comparée avec celles d'un algorithme d'optimisation hybride sur une fonction de référence de Rosenbrock et sur le modèle SYSMFS.
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