1) least-square evaluation
最小二乘评定
1.
The non-linear and non-differentiable evaluation model make it difficult to estimate the uncertainty of measurement results of spatial straightness least-square evaluation.
评定模型的非线性和不可微给空间直线度最小二乘评定结果不确定度的估计带来困难,由空间直线度最小二乘评定模型出发,参照ISO国际测量不确定度表示指南,对影响不确定度估计的一些因素加以简化,推导了不确定估计公式。
2) evaluation methods of least square cylinder
最小二乘圆柱评定法
3) least squares methods/minimum zone method
最小二乘法/最小区域评定
4) Constrained TLS
限定最小二乘法
5) semi-definite least squares
半定最小二乘
6) least squares localization
最小二乘定位
补充资料：非线性最小二乘拟合
分子式：
CAS号：
性质：用最小二乘法拟合非线性方程。有些变量之间的非线性模型，通过变量变换可以化为线性模型，此称为外在线性。而有些变量之间的非线性模型，通过变量变换不能化为线性模型，通称为内在非线性。对于非线性模型y=f(ξ,θ)+ε，其残差平方和。S(θ)是θ的函数，当模型关于θ是非线性的，正规方程关于θ也是非线性的。基于使残差平方和s(θ)达到极小的原理求出θ的估计值，拟合非线性回归方程。
CAS号：
性质：用最小二乘法拟合非线性方程。有些变量之间的非线性模型，通过变量变换可以化为线性模型，此称为外在线性。而有些变量之间的非线性模型，通过变量变换不能化为线性模型，通称为内在非线性。对于非线性模型y=f(ξ,θ)+ε，其残差平方和。S(θ)是θ的函数，当模型关于θ是非线性的，正规方程关于θ也是非线性的。基于使残差平方和s(θ)达到极小的原理求出θ的估计值，拟合非线性回归方程。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条