1) least-squares iteration
最小二乘迭代
1.
To accurately profile transparent elements with parallel surfaces,a method based on least-squares iteration is presented to extract the phase information from multiple-surface interference fringes.
为了准确地测量透射平行平板,提出了基于最小二乘迭代的多表面干涉条纹分析方法。
3) iterative least square method
迭代最小二乘法
4) iterative reweighed least squares (IRLS)
迭代重加权最小二乘法
5) alternating least square
交替最小二乘法迭代
1.
In order to minimize the effect of baseline interference, the baseline is considered as an independent component to join the alternating least square (ALS) iteration.
该方法将基线作为一个独立组分参与交替最小二乘法迭代 ,以减少对迭代计算过程的干扰 ,从而无需获取纯物质光谱 ,只要简单估计各组分浓度分布作为初始迭代矢量 ,就能在含有严重未知杂质干扰的情况下 ,有效地解析出色谱重叠峰中各组分谱峰和相应的纯物质光谱 。
6) iterative least square curve fitting method
迭代式最小二乘拟合法
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