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针对基于最小二乘法的ICP 曲面匹配算法难以处理待比较曲面的局部大变形问题, 提出一种改进算
法。即采用遗传算法确定曲面初始相对位置以保证匹配优化结果为全局最优值, 利用ICP 算法匹配结果构造
偏差阈值, 以此阈值过滤点群后再以最小二乘法进行匹配处理, 消除局部大变形影响, 获得合理的变换矩阵。以此变换矩阵变换初始点群再进行误差计算, 从而获得理想的匹配结果-Least square method based on the ICP surface matching algorithm
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强局部加权回归算法由Cleveland[7]提出,主要利用局部观测数据对欲拟合点进行多项式加权拟合,并用最小二乘法进行估计.它综合了传统的局部多项式拟合,局部加权回归以及具有强鲁棒性的拟合过程
-Strong locally weighted regression algorithm by Cleveland [7] proposed, mainly using local observational data points on the polynomial fitting For wei
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多部预测自校正控制的算法仿真程序,用matlab写的。用的RLS带遗忘的最小二乘法递推。-Forecast for more than self-tuning control algorithm simulation program, written using matlab. Used in the RLS with forgetting recursive least square method.
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A hybrid least squares support vector
machines and GMDH approach for river
fl ow forecasting-This paper proposes a novel hybrid forecasting model, which combines the group
method of data handling (GMDH) and the least squares supp
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最小二乘隐空间支持向量机
王玲 薄列峰 刘芳 焦李成
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在隐空间中采用最小二乘损失函数$提出了 最 小 二 乘 隐 空 间 支 持 向 量 机#0*&**52H 8
同 隐 空 间 支 持 向
量机#&**52H 一样$最小二乘隐空间支持向量机不需 要 核 函 数 满 足 正 定 条 件$从 而 扩 展 了 支 持 向 量 机 核 函 数 的
选择范围
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由于采用了最小二乘损失函数$最小二乘隐空间支持向量机产生的优 化 问 题 为 无 约 束 凸 二 次 规
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适当选择辅助变量,使之满足相应条件,参数估计值就可以是无偏一致。估计辅助变量法的计算量与最小二乘法相当,但辨识效果却比最小二乘法好的多。尤其当噪声是有色的,而噪声的模型结构又不好确定时,增广最小二乘法和广义最小二乘法一般都不好直接应用,因为他们需要选用特定的模型结构,而辅助变量法不需要确定噪声的模型结构,因此辅助变量法就显得更为灵活,但辅助变量法不能同时获得噪声模型的参数估计。-Choose appropriate secondary variables, meet the relevant c
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增广最小二乘的递推算法对应的噪声模型为滑动平均噪声,扩充了参数向量和数据向量H(k)的维数,把噪声模型的辨识同时考虑进去。最小二乘法只能获得过程模型的参数估计,而增广最小二乘法同时又能获得噪声模型的参数估计,若噪声模型为平均滑动模型,,则只能用RELS算法才能获得无偏估计。当数据长度较大时,辨识精度低于极大似然法。-Augmented least squares of recursion algorithm corresponding noise model for moving average
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该算法用于自回归输入模型,是一种迭代的算法。其基本思想是基于对数据先进行一次滤波处理,后利用普通最小二乘法对滤波后的数据进行辨识,进而获得无偏一致估计。但是当过程的输出信噪比比较大或模型参数较多时,这种数据白色化处理的可靠性就会下降,辨识结果往往会是有偏估计。数据要充分多,否则辨识精度下降。模型阶次不宜过高。初始值对辨识结果有较大影响。-The algorithm used for autoregressive input model, it is a kind of iterative alg
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基于matlab最小二乘一次完成算法和递推算法的实现-the realiztion of the least square method
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系统辨识最小二乘法
梯度校正参数估计法
极大似然参数估计法
多变量系统参数估计-System Identification Least Square Method
Gradient Correction Parameter Estimation
Maximum Likelihood Parameter Estimation
Multivariable System Parameter Estimation
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最小均方误差等算法的MSE的计算,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,可直接计算得到多重分形谱。- Minimum mean square error MSE calculation algorithm, Including the least squares method, the SVM, neural networks, 1 _k neighbor method, It can be directly calculated multi-fractal spectrum.
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