1) identification theory of the least square method
最小二乘识别
1.
On the basis of analyzing the motion characteristic of the horizontal layer foundation and using the identification theory of the least square method, the identification method of the layer foundation parameters is established by solving iteratively the input motion acceleration value.
在分析水平层状地基运动特征的基础上 ,运用最小二乘识别理论 ,通过迭代求解基岩输入运动加速度值 ,建立了层状地基参数的时域识别方法 ,并利用地基模型实验数据 ,实施了层状地基的参数识别过程。
3) discrimination on least square class
最小二乘类辨识
1.
In this paper, Using popov theory of super stability, the author puts forward the method of self-adapted parameter estimation for reference models which is different from the thought of discrimination on least square class.
运用ＰＯＰＯＶ超稳定性理论，提出了与最小二乘类辨识思路不同的参考模型自适应参数估计方法。
5) discriminant partial least squares
判别部分最小二乘
1.
The proposed method includes two models: MPCA (multiway principal component analysis) model and MDPLS (multiway discriminant partial least squares) model.
这种方法包括两个模型: 多向主元分析 (MPCA) 模型和多向判别部分最小二乘 (MDPLS) 模型。
6) Discriminant partial least squares(DPLS)
判别偏最小二乘法
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