1) local linearized least squares algorithm
局部线性最小二乘算法
1.
A local linearized least squares algorithm(LLLS) together with regularizer is used for training multilayer feedforward neural networks.
针对权衰减递推最小二乘算法(trueweightdecayRLS,TWDRLS)每迭代一步计算复杂度和存储要求很大,基于局部线性最小二乘算法(locallinearizedleastsquaresalgorithm,LLLS)与正则化因子,给出了多层前向神经网络带正则化因子的LLLS算法,大大减小了TWDRLS算法每迭代一步计算的复杂度和存储量。
2) LLLS
局部线性化最小二乘
3) local least squares fitting
局部最小二乘法
1.
local least squares fitting was .
提出和实现了采用局部最小二乘法对中药指纹图谱中的组分保留时间漂移进行校正的方法。
4) nonlinear partial least square
非线性部分最小二乘法
5) bilinear least-squares algorithm
双线性最小二乘算法
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