一类广义可对称化矩阵反问题有解的条件

给出了一类广义可对称化矩阵反问题有解的充要条件和解的表达式，得到了最小二乘解和最佳逼近解的一般表达式。     

一类广义可对称化矩阵反问题有解的条件

给出了一类广义可对称化矩阵反问题有解的充要条件和解的表达式,得到了最小二乘解和最佳逼近解的一般表达式.     

半参数回归模型及其在数据处理中的应用

在数据处理过程中,随机因素和确定因素往往是共同存在的,经典平差往往认为观测值中仅含有偶然误差,忽略了具有确定性的系统误差。本文的目的就是用半参数回归模型L=BX＋S＋△将数据处理中的系统误差分离出来,得出相对比较理想的结果。     

矩阵方程AX+BY+CZ=F广义中心对称最小二乘解

研究矩阵方程AX+BY+CZ=F广义中心对称解,给出了AX+BY+CZ=F的最小二乘广义中心对称解的表达式,导出了AX+BY+CZ=F有广义中心对称解的条件.讨论了在AX+BY+CZ=F最小二乘广义中心对称解集合中求与给定矩阵最佳逼近解.     

循环线性方程组的求解

利用多项式矩阵理论,给出了循环线性方程组有解的判定并求出各种情况下的解。若方程组有唯一解,求出其唯一解;若方程组有无穷解,求出其极小范数解;若方程组无解,求出其极小范数最小二乘解。     

基于偏最小二乘法和最小二乘支持向量机方法的熔融指数预测

熔融指数是高密度聚乙烯生产的主要质量指标,通过对生产数据建模实现对熔融指数的预测,为优化操作提供有力依据,从而提高产品的质量。利用偏最小二乘法提取影响熔融指数的主要因素作为最小二乘支持向量机的输入,克服了自变量间的多重相关性问题;同时也降低了最小二乘支持向量机的输入变量的维数。实验表明,利用偏最小二乘法方法和最小二乘支持向量机方法预测熔融指数精度远高于分别使用这两种方法。     

基于核方法实现多元非线性回归问题的分析

本文从应用的角度,提出了一种基于核方法和最小二乘回归分析相结合的多元非线性回归分析方法。通过理论分析及实例验证,指出该方法可以较好的进行多元非线性回归分析,具有较强的适用性,并能降低计算的复杂度。     

静态GPS数据中基线解算的方法分析

本文介绍了静态GPS数据中基线解算的原理和条件,对提高静态GPS测量数据基线解算的精度和效率进行了分析：采样间隔、高度截止角和剔除历元三种相互结合的方法,从而得出满足用户要求的基线方差比。     

标准曲线拟合方法的改进

以丁二酮肟分光光度法测定水中镍的标准曲线为例,运用最小二乘法对标准曲线进行拟合,得出,。因x即吸光度趋于零时,镍含量y可能为负数,不符合客观实际,所以对其标准曲线的拟合进行了改进,对如何改进进行了探讨。     

基于亚像素视觉的道路平整度检测方法研究

传统的光路测试系统在进行道路平整度测量的过程中,在横轴和纵轴的设置都有一定程度的改变,造成道路平整度测量存在误差,从而降低了道路平整度测试的准确性。为此,提出了一种基于亚像素视觉的道路平整度检测方法研究。对路面的边沿进行有效的测量,采用轮廓跟踪的灰度矩亚像素定位方法准确快速的得到路面关键坐标,找到最佳判别位置,得出合理的位置度数据。实验结果表明,这种算法能够有效提高道路平整度测试的准确性,取得了不错的效果。