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1)  The least median of squares
最小中值二乘法
2)  least median square
最小中值二乘
1.
Next, least median square method is employed to reject the outliers that inevitably incurred in the previous steps.
在利用相位相关算法获得两幅图像的大致重合位置以后,通过Harris特征跟踪算子获得大量的对应特征点,然后利用最小中值二乘法来剔除前面匹配过程中的局外点。
3)  Singular Value Decomposition Least Squares
奇异值分解最小二乘法
1.
Improvement of Singular Value Decomposition Least Squares Method for Dynamic Spectrum Analysis;
解析动态光谱的奇异值分解最小二乘法的改进
4)  singular value decomposition-least square method
奇异值分解-最小二乘法
5)  least square method with constrain
改进最小值二乘法
6)  LSGMA
最小二乘广义模值算法
1.
The convergence behavior of the least squares general modulus algorithm (LSGMA) is analyzed under several signal environments.
对用于波束形成的最小二乘广义模值算法(LSGMA)在多种信号环境下的收敛性能进行了分析;在此基础上提出一种新的多用户盲波束形成算法———迭代最小二乘广义模投影(ILSP-GMA)算法,克服LSGMA算法当恒模干扰信号强于所需信号时会错误收敛的缺陷。
补充资料:非线性最小二乘法
      以误差的平方和最小为准则来估计非线性静态模型参数的一种参数估计方法。设非线性系统的模型为
  
  
  
  
   y=f(x,θ)
  式中y是系统的输出,x是输入,θ是参数(它们可以是向量)。这里的非线性是指对参数θ的非线性模型,不包括输入输出变量随时间的变化关系。在估计参数时模型的形式f是已知的,经过N次实验取得数据(x1,y1),(x2,y1),...,(xn,yn)。估计参数的准则(或称目标函数)选为模型的误差平方和
  
  
  
  
  非线性最小二乘法就是求使Q达到极小的参数估计值孌。
  
  由于 f的非线性,所以不能象线性最小二乘法那样用求多元函数极值的办法来得到参数估计值,而需要采用复杂的优化算法来求解。常用的算法有两类,一类是搜索算法,另一类是迭代算法。
  
  搜索算法的思路是:按一定的规则选择若干组参数值,分别计算它们的目标函数值并比较大小;选出使目标函数值最小的参数值,同时舍弃其他的参数值;然后按规则补充新的参数值,再与原来留下的参数值进行比较,选出使目标函数达到最小的参数值。如此继续进行,直到选不出更好的参数值为止。以不同的规则选择参数值,即可构成不同的搜索算法。常用的方法有单纯形搜索法、复合形搜索法、随机搜索法等。
  
  迭代算法是从参数的某一初始猜测值θ(0)出发,然后产生一系列的参数点θ(1)、θ(2)...,如果这个参数序列收敛到使目标函数极小的参数点孌,那么对充分大的N就可用θ(N) 作为孌。迭代算法的一般步骤是:
  
  ① 给出初始猜测值θ(0),并置迭代步数i=1。
  
  ② 确定一个向量v(i)作为第i步的迭代方向。
  
  ③ 用寻优的方法决定一个标量步长ρ(i),使得 Q(θ(i))<Q(θ(i)),其中θ(i)=θi-1(i)v(i)
  
  ④ 检查停机规则是否满足,如果不满足,则将i加1再从②开始重复;如果满足,则取θ(i)为孌。
  
  典型的迭代算法有牛顿-拉夫森法、高斯迭代算法、麦夸特算法、变尺度法等。
  
  非线性最小二乘法除可直接用于估计静态非线性模型的参数外,在时间序列建模、连续动态模型的参数估计中,也往往遇到求解非线性最小二乘问题。
  

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参考词条