1) least orthogonal absolute deviation
正交最小一乘
1.
The least orthogonal absolute deviation criteria is widely used in engineering because of its robustness, but the algorithms for solving the least orthogonal absolute deviation estimate of the regression coefficient either too explicated or only efficient for small samples and variables.
正交最小一乘方法由于其稳健性而在工程中有广泛的应用,然而求解线性模型正交最小一乘参数估计算法往往过于复杂或者只对样本和变量个数较少的问题适用。
2) Orthogonal least square
正交最小二乘
1.
Fuzzy identification method of nonlinear system based onorthogonal least square;
基于正交最小二乘的非线性系统模糊辨识
2.
In view of the existing problems of traditional resource allocating networks, a design method for RAN based on rough set and orthogonal least square (OLS) was proposed.
针对常用的资源分配网络存在的问题,提出了一种基于粗糙集和正交最小二乘的资源分配网络设计方法,通过粗糙集数据分析与处理提取训练样本中典型的数据特征,再结合正交最小二乘学习算法选取对输出能量贡献最大的数据中心加入到隐层节点。
3.
In the paper, an identifying algorithm for the structure and parameters of fuzzy model is proposed based on an orthogonal least square.
提出了一种基于正交最小二乘的模糊模型结构和参数辨识方法 。
3) orthogonal least square
正交最小二乘法
1.
Combined with the orthogonal least square (OLS), the method is applied to load prediction, and the wavelet network model of load prediction is established.
针对小波网络建模存在难以有效对小波级数进行截断的问题,提出一种基于频带能量的小波级数截断方法,该方法能克服传统方法对个人经验的依赖,确保小波网络的逼近能力;结合正交最小二乘法,将其应用于电力负荷预测中,建立负荷预测的小波网络模型。
4) orthogonal least squares
正交最小二乘法
1.
A new method, Monte Carlo simulation, to estimate standard deviation of regression coefficients in orthogonal least squares is presented in this paper.
介绍了一种计算正交最小二乘法拟合参数标准偏差的新方法———蒙特卡洛模拟法 ,并以电子探针微区分析技术分析环境样品的数据为例 ,对用于计算经典最小二乘法回归系数标准偏差的公式法和蒙特卡洛模拟法进行了比较。
5) orthogonal least squares
正交最小二乘
1.
The orthogonal least squares (OLS) algorithm is used abroad to select the centers of RBFNN because it can be easily relized, but it don’t analyse the corresponding width of the centers.
通过正交最小二乘算法选择RBFNN的中心由于容易实现而得到广泛的应用,但是正交最小二乘算法并没有对中心宽度的选择作出分析。
6) regularized orthogonal least squares
正则化正交最小二乘
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