1) robust principal components regression based on principal sensitivity vectors(RPPSV)
鲁棒主分量回归算法
1.
By combining PRLS and robust principal components regression based on principal sensitivity vectors(RPPSV),the block-wise outlier detection algorithm was carried out,which effectively overcame the shortcoming of large computation burden in common outlier detection algorithm.
通过将递推偏最小二乘法(RPLS)与鲁棒主分量回归算法(RPPSV)相结合,实现分块野点检测算法,有效地解决了一般野点检测算法的计算量大的问题。
2) RFRA algorithm
鲁棒模糊回归聚类算法
1.
The RFRA algorithm is implemented in authors experiment.
该文介绍了移动机器人磁罗盘定位系统中TS模糊模型的构建、鲁棒模糊回归聚类算法RFRA的基本框架与实现,并在实验中验证了这种算法的性能。
3) robust regression
鲁棒回归
1.
Application of robust regression in the hydraulic structure safety monitoring modeling;
鲁棒回归在水工建筑物安全监控模型建立中的应用
2.
A motion based segmentation scheme for image motion estimation is proposed using variable order parameterized models of image motion and robust regression.
借助于图像运动的变阶参数模型和鲁棒回归分析 ,提出一种基于运动分割的图像运动估计方法 。
4) principal component-stepwise regression algorithm
主成分-逐步回归算法
6) robust regressive estimation
鲁棒回归估计
1.
The noise model parameters firstly by using robust regressive estimation are estimated, then the noise in target image by using S_a(.
在噪声抑制过程中,首先使用鲁棒回归估计方法,估计出噪声模型参数,然后分别应用噪声抑制算子Sa(。
补充资料：动态模糊聚类法
分子式：
CAS号：
性质：又称动态模糊聚类法。选定一批聚类中心，其指标能反映该类的特征，将样本向最近的聚类中心聚类。再根据分类结果确定新的聚类中心，其各项指标为该类中所有样本的相应指标的平均值。然后计算前后两聚类中心的差异，如差异大于某一阈值，说明分类不合理，需修改分类，即以新的聚类中心代替旧的聚类中心，直到前后两聚类中心的差异小于某一阈值，认为分类合理，从而终止分类过程。
CAS号：
性质：又称动态模糊聚类法。选定一批聚类中心，其指标能反映该类的特征，将样本向最近的聚类中心聚类。再根据分类结果确定新的聚类中心，其各项指标为该类中所有样本的相应指标的平均值。然后计算前后两聚类中心的差异，如差异大于某一阈值，说明分类不合理，需修改分类，即以新的聚类中心代替旧的聚类中心，直到前后两聚类中心的差异小于某一阈值，认为分类合理，从而终止分类过程。
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