曲线拟合的最小二乘法

在实际问题中测得的实验数据有时需寻求较简单函数逼近来解，曲线拟合的最小二乘法在解决这类问题的数据处理和误差分析中应用非常广泛，可提高数据处理的效率和精确度，已成为这类问题数据处理的重要的比较可靠的技术手段。     

最小二乘配置的几何算法

将H空间理论应用于广义最小二乘原理的几何解释，对最小二乘配置模型等价转换，利用几何解释分别推导该模型中的倾向参数、滤波参数以及推估参数。结果表明几何算法同时兼顾形象性与简洁性，同参数的代数算法保持一致。     

基于随机Kaczmarz算法的最小二乘拟合

最小二乘法是一种常用的数据拟合方法,当实验数据庞大时,对应一个大型超定线性方程组,采用一般的求解方法会面临计算量大的困难.随机Kaczmarz算法是求解大型超定线性方程组的经典算法之一,将其应用于最小二乘拟合,实验结果表明拟合效果好.     

正则化最小二乘线性判别分析算法

线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是用于降维和分类的方法,然而在遇到小样本问题时,由于全局散布矩阵是奇异的,所以传统的LDA方法是不适用的。为了解决LDA的这种缺点,提出了基于最小二乘线性判别分析(Least Squares Linear Discriminant Analysis,LS-LDA)的正则化算法,在LS-LDA中分别加入关于加权矩阵的L1范数、L2范数和弹性网络的惩罚项、来解决小样本问题,使模型具有鲁棒性和稀疏性。在对回归分析、正则化方法和LS-LDA相关技术进行深入分析的基础上,构建正则化最小二乘线性判别分析框架算法,实现数据降维。结合标准文本数据集进行实验,采用KNN(K-Nearest-Neighbor)分类器进行文本分类。实验结果表明,正则化的LS-LDA具有很好的分类性能,其中以加入了弹性网络惩罚项的LS-LDA最优。     

阵列天线单元失效的递推最小二乘算法应用

阵列天线在部分收发单元失效时,其收发波瓣会有不同程度的恶化。采用基于递推最小二乘的自适应波束形成算法可以初步解决这个问题。     

导入CI权函数的群组AHP拓广简化最小二乘法

本文对群组判断矩阵排序提出一种新的导入CI权函数的拓广简化最小二乘法,鉴于群组AHP中不同专家所给判断矩阵质量上的差异,引入规一化后判断矩阵的一致性指标CI的倒数为相应专家的权函数,对群组判断矩阵进行不同程度的加权处理,得到了权重向量的相应计算公式,并给出其严格证明,最后通过算例验证了该算法的有效性。     

最小二乘问题的研究现状

实际中,经常遇到最小二乘的求解问题.对于最小二乘问题的最优解法,专家学者们都在积极地研究、论证.为了能对最小二乘问题有初步的了解,本文就最小二乘问题的基本解法和近几年的成果进行简单的阐述.     

正交回归最小二乘估计

比较了线性回归模型与EV模型,在最小二乘估计的基础上,给出了正交回归最小二乘估计.     

用最小二乘算法实现最优的声场区域控制

利用扬声器阵列实现局部区域内的可听声场。采用主副阵列的方法实现最优的声场区域控制。由最小二乘准则设计出满足期望方向功率最大的主阵列导向矢量,满足期望方向之内与主阵列声压同相,期望方向之外与主阵列声压反相的副阵列导向矢量。联合主副阵列的协通工作,完成了最优的声场控制。     

最小二乘法在统计学中的应用

经济领域有很多问题要用到数学模型,下文是作者通过最小二乘法来解决统计学中的动态数列趋势问题。     

关于最小二乘逼近教学的研究

本文首先对最小二乘逼近进行了定义,然后对如何用多项式来做最小二乘逼近进行了探讨,并举例.     

用最小二乘法处理回归问题

由测量数据求得经验方程或提取参数称为回归问题，用最小二乘法线性拟合是处理回归问题的一种常用方法。     

量子粒子群算法优化最小二乘支持向量机及其应用研究

最小二乘支持向量机寻优的算法在实际生活中有着广泛的应用,用量子粒子群算法（Q PSO ）优化最小二乘支持向量机模型（LS -SVM ）能极大地提高最小二乘支持向量机的寻优能力。本文利用 QPSO 算法优化 LS - SVM 模型,以MATLAB7．0为平台,对企业的销售管理问题进行寻优,兼顾了公司、营销部的利益以及客户的需求,做到均衡销售,最后使公司的利益最大,证明了方法的有效性。     

系统辨识中的限定记忆最小二乘法参数估计算法及应用

将限定记忆最小二乘法用于线性时变系统的参数估计,线性系统用离散差分方程来表示,给出了相应的批量算法和递推算法公式及算例。     

约束条件下的广义最小二乘估计

本文仿造约束最小二乘估计和广义最小二乘估计的推导方法．给出约束条件下的广义最小二乘估计。     

最小二乘法的拟合及其应用

最小二乘法在很多领域都有着重要的应用。本文探讨了最小二乘法的一元线性拟合和多元线性拟合,并讨论了最小二乘法在经济预测中的应用。     

基于最小二乘法的一种椭圆中心定位方法

文章利用CACH算法对数字影像进行预处理,最小二乘方法进行椭圆中心定位,在数字摄影测量中左右影响对标志中心图像坐标上非常有效.     

静态最小二乘法及其应用

给出静态最小二乘法原理,理论推导过程和最小二乘法公式,通过实例验证最小二乘法的有效性和实用性。介绍了静态最小二乘法具有的局限性、动态最小二乘法的诞生及最小二乘法理论的发展。     

最小二乘法在个人所得税税收收入研究中的应用

在经济变量模型的参数估计中,最常见的一种拟合方法就是经典的最小二乘法估计量.在给定的假设条件下,最小二乘法得到的参数估计量具有非常好的统计性质,能够直观的分析因变量与自变量之间存在的关系.对最小二乘法估计值求解的数学原理及计量性质进行了阐述,并采用最小二乘估计法估计量解释了影响个人所得税税收收入的一些主要因素.