基于 KALMAN滤波的LAMBDA方法研究

利用经典最小二乘方法对静态GPS观测数据进行处理,需要对所有历元整体平差计算,运算的速度和效率非常低下;引入KALMAN滤波方法将很大程度上减少数据的存储空间,提高运算的效率;通过试验分析,证明KALMAN滤波方法可以代替最小二乘方法进行整周模糊度浮点解的求解,从而提高了LAMBDA方法固定整周模糊度的速度和效率.     

基于铂电阻测温精度拟合算法仿真研究

铂电阻在温度测量中应用广泛。铂电阻温度测量过程中,为解决铂电阻测温的精度问题,提出了将线性最小二乘法和卡尔曼滤波相组合的算法。对铂电阻测温精度的拟合,提高了铂电阻的测温精度。该算法先利用卡尔曼滤波对温度数据过滤,减少随机误差,得到初步温度数据,再利用线性最小二乘法对温度数据拟合,以进一步提高温度精准度。仿真结果证明该算法比传统温度拟合算法减少了误差,提高了测温精准度。     

非线性实验数据的处理方法

归纳出非线性实验数据的四种处理方法，并用实验实例进行比较说明，从中得出处理非线性实验数据的比较理想的方法。     

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。     

基于MATLAB的最小二乘法系统辨识与仿真

将MATLAB应用到系统辨识中,在分析最小二乘法的基本原理和推导过程的基础上给出了系统辩识中算法参数估计的递推公式,并进行了实例仿真.     

基于固定滞后平滑算法的线性离散时变系统故障估计

研究一类线性离散时变系统的故障估计问题.首先,通过引入一种规则化最小二乘标准来作为故障估计问题的性能指标;进而,应用最小二乘固定滞后平滑算法,得到了估计问题可解的充要条件,给出了故障和状态的一步滞后平滑估计器和两步滞后平滑估计器.算例验证了本文所提方法的有效性.     

关于具有线性约束的多元线性回归模型的注记

本文给出了具有线性约束的多元线性回归模型的最小二乘估计几何意义,由此给出了其最小二乘估计量的简要证明,同时进一步纠正了一些文献对该模型讨论的有关错误。     

基于卡尔曼滤波的网络安全预测

针对现有网络安全态势预测模型往往只能对离线数据进行预测,无法根据历史信息来对当前数据进行在线实时预测的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波的网络安全态势预测方法.首先,介绍了卡尔曼滤波的基本原理和相应的状态方程和预测方程,然后设计了基于卡尔曼滤波的网络安全态势在线预测算法,算法采用最小二乘方法来求解预测方程中的权值矩阵和噪声参数,从而获得了相应的预测表达式,可以实现对网络安全态势的实时预测.为了验证所提模型的预测效果,将其应用于离线数据集和在线实时数据中,并与其它方法进行了比较.仿真结果表明:所提模型能准确有效地对网络安全态势进行预测,具有预测精度高的优点,和其他方法相比,具有较大的优越性.     

空间目标的数据处理研究

随着人造卫星的日益智能化,精确跟踪卫星的坐标和速度也越来越重要.然而,目前对空间目标的跟踪滤波研究主要集中在航天、天体测量等领域,在雷达数据处理领域则鲜有研究.本文针对雷达数据处理的特点,采用协议地球坐标系下的卫星运动模型分析比较了最小二乘法、扩展卡尔曼滤波法和不敏卡尔曼滤波法的性能.研究结果发现扩展卡尔曼滤波的费效比最好,适合用于空间目标的跟踪滤波.     

空间目标的数据处理研究

随着人造卫星的日益智能化,精确跟踪卫星的坐标和速度也越来越重要。然而,目前对空间目标的跟踪滤波研究主要集中在航天、天体测量等领域,在雷达数据处理领域则鲜有研究。本文针对雷达数据处理的特点,采用协议地球坐标系下的卫星运动模型分析比较了最小二乘法、扩展卡尔曼滤波法和不敏卡尔曼滤波法的性能。研究结果发现扩展卡尔曼滤波的费效比最好,适合用于空间目标的跟踪滤波。     

简单线性回归及其应用浅谈

本文运用代换法解决了几类非线性型函数转化为线性回归的建模问题 ,并由实例给出建模方法和参数估计。     

二元线性回归及其应用

本文系统论述了二元线性回归的理论和方法,特别是在非线性回归问题中的应用.     

基于卡尔曼滤波与粒子滤波的SLAM研究综述

同时定位与地图构建（SLAM）问题在移动机器人研究领域受到了广泛关注,其是机器人能否实现完全自主运动功能的关键。首先阐述了SLAM系统相关模型,并介绍了经典卡尔曼滤波相关知识;其次介绍基于扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波与粒子滤波的SLAM算法如何解决现实世界的非线性、非高斯问题,并总结了各算法优缺点;最后,展望了基于卡尔曼滤波的SLAM算法发展趋势。     

因变量缺失下线性回归模型的估计与检验

文章研究因变量缺失下的线性回归模型,借助单点插补方法,首先给出模型的估计.研究参数估计量的渐近正态性,其次,对于模型系数的线性约束检验问题,基于wald方法构造检验统计量并给出其渐近分布.最后.通过数值模拟验证所提方法的有效性.     

线性回归技术在企业设备管理中的应用

针对企业设备数据未得到充分利用这一弊端,采用数据挖掘技术进行数据处理,详细分析、介绍了应用线性回归技术对企业设备状况进行预测的方法和途径。     

一般线性模型参数估计理论综述及一类正则方程组的解

文章讨论了设计阵具有任意秩的一般线性模型的参数估计问题，综述了这类问题三个历史阶段的研究成果，并研究了一类正则方程组有无偏解的充要条件。     

求解线性最小二乘问题的迭代法

本文将求解不相容线性系统AX =b的极小范数最小二乘解问题转化为求解一类微分方程唯一解问题 ,然后利用微分方程数值方法构造了几个迭代格式 ,同时 ,这些迭代格式也是计算广义逆矩阵A 的逐点迭代法     

EXCEL在计算方法中的应用

数学拟合问题和插值问题相类似,在插值问题中,要求f(x)=∮(x)在插值结点Xi上,满足f(xi)=∮(xi),要求所求曲线通过所有点(xi,yi),但一般实验中给出的数据总是有观测误差。而数据拟合法不要求曲线通过所有的点(xi,yi),而是根据数据之间的相互关系用其他方法给出它们之间合适的数学公式,画出一条近似曲线,以反映给定曲线的一般趋势。该曲线用EXCEL来实现更简单。