奇异分解线性最小二乘法,singularity decomposition linear least square method,音标,读音,翻译,英文例句,英语词典

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1) singularity decomposition linear least square method 点击朗读

奇异分解线性最小二乘法

The dynamic stability derivatives are fitted by the singularity decomposition linear least square method.

采用自由振荡法数值模拟了一种平头增阻再入体的高超声速俯仰动态特性,沿用稳定性导数模型作为动态特性的指标,通过把稳定性导数视为攻角的函数来考虑非线性影响,并应用奇异分解线性最小二乘法辨识稳定性导数。

2) Singular Value Decomposition Least Squares 点击朗读

奇异值分解最小二乘法

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

3) singular value decomposition-least square method 点击朗读

奇异值分解-最小二乘法

4) LS/SVD 点击朗读

最小二乘奇异值分解

This paper proposes an adaptive baseband predistortion algorithm based on least square and singular value decomposition(LS/SVD) to compensate for the nonlinear distortion of the HP.

介绍了一种基于最小二乘奇异值分解(LS/SVD)的自适应算法来实现有记忆非线性功放的自适应基带预失真。

5) nonlinear partial least square 点击朗读

非线性部分最小二乘法

6) linear least square method 点击朗读

线性最小二乘法

This paper analyses the systemetic error of calculating formula of extremum detection depth method of undergound metal pipe detector,fites for experimental data by means of linear least square method and obtains the modifying factor of the formula.

本文首先分析了沿用已久的电磁式地下金属管线探测仪极值测深法计算公式存在的系统误差，然后采用线性最小二乘法对实测数据进行拟合，从而给出符合实际的修正因

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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)，...,(x_n，y_n)。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⁾＝θ^i-1+ρ⁽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。
　　

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

QR分解最小二乘法双线性最小二乘算法非线性最小二乘算法非线性多元最小二乘法非线性最小二乘法 Levenberg-Marquardt非线性最小二乘法

非线性最小二乘解线性系统最小二乘解最小二乘QR分解算法

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	您的位置：首页 -> 词典 -> 奇异分解线性最小二乘法 1) singularity decomposition linear least square method 奇异分解线性最小二乘法 1. The dynamic stability derivatives are fitted by the singularity decomposition linear least square method. 采用自由振荡法数值模拟了一种平头增阻再入体的高超声速俯仰动态特性,沿用稳定性导数模型作为动态特性的指标,通过把稳定性导数视为攻角的函数来考虑非线性影响,并应用奇异分解线性最小二乘法辨识稳定性导数。 2) 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 3) singular value decomposition-least square method 奇异值分解-最小二乘法 4) LS/SVD 最小二乘奇异值分解 1. This paper proposes an adaptive baseband predistortion algorithm based on least square and singular value decomposition(LS/SVD) to compensate for the nonlinear distortion of the HP. 介绍了一种基于最小二乘奇异值分解(LS/SVD)的自适应算法来实现有记忆非线性功放的自适应基带预失真。 5) nonlinear partial least square 非线性部分最小二乘法 6) linear least square method 线性最小二乘法 1. This paper analyses the systemetic error of calculating formula of extremum detection depth method of undergound metal pipe detector,fites for experimental data by means of linear least square method and obtains the modifying factor of the formula. 本文首先分析了沿用已久的电磁式地下金属管线探测仪极值测深法计算公式存在的系统误差，然后采用线性最小二乘法对实测数据进行拟合，从而给出符合实际的修正因更多例句>> 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)，...,(x_n，y_n)。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⁾＝θ^i-1+ρ⁽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。　　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 QR分解最小二乘法双线性最小二乘算法非线性最小二乘算法非线性多元最小二乘法非线性最小二乘法 Levenberg-Marquardt非线性最小二乘法

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