关于整体最小二乘问题的可解性

给出了整体最小二乘问题可解的必要性，建立了可解性的充要条件。     

线性流形上广义次对称矩阵的加权最小二乘解

运用矩阵的奇异值分解及矩阵对的广义奇异值分解得到了线性流形上广义次对称矩阵在加权范数下的最小二乘解,同时导出了解集合中与给定矩阵的最佳逼近解的表达式.     

广义最小二乘估计的稳健性

讨论了协方差阵未知的椭球等高线性模型中的稳健性问题. 证明当协方差阵在一定范围内变动时, 广义最小二乘估计在一大类损失函数下都是风险最小的估计; 广义最小二乘估计关于协方差阵和损失函数 同时具有稳健性.     

广义反投影定位K故障

提出容差模拟电路故障诊断的新方法一广义反投影法．它的故障定位准确率与当今最精良的定位法（非线性最小二乘法）相当．而在线计算时间仅是非线性最小二乘法的１／20     

带有模型不确定性的连续时间广义预测控制

针对模型不确定系统的连续时间广义预测控制,引入无穷时域的性能指标使闭环系统达到稳定.用递推最小二乘法估计系统的未知参数,在每个采样点基于估计的状态模型来计算控制输入.通过施加新的终端等式约束,将无穷时域性能指标的优化问题转化成可解的二次规划问题.利用后退时域性能指标的单调性证明,给出使连续时间广义预测控制达到闭环稳定的条件.仿真算例验证了算法的有效性.     

一个约束最小二乘问题

约束最小二乘问题在许多科学工程领域中有重要应用.给出了两类约束最小二乘问题有解的充分条件和必要条件,并且给出了一般解的表达式.     

线性流形上次反对称矩阵的加权最小二乘解

利用矩阵的奇异值分解和矩阵对的广义奇异值分解,得到一类线性流形上次反对称矩阵在加权范数下的最小二乘解,导出解集合中与给定矩阵最佳逼近解的表达式.     

矩阵方程AXB＝C的反对称解问题

首先利用矩阵的广义奇异值分解给出最小二乘问题minx^T=-x‖AXB－C‖F解的一般表达式，然后从两个方面入手给出矩阵方程AXB＝C存在反对称解的充要条件。     

矩阵方程A^T XB—B^T X^T A＝D的最小二乘解

通过矩阵对的广义奇异值分解(GSVD)技术，获得了一类矩阵方程在最小二乘意义下的解的一般形式。     

一元总体最小二乘线性回归与解算分析

针对自变量为随机变量情形,在最小二乘准则下,一元线性回归所得到的回归参数估计及其拟合直线存在二义性问题,为确保解算结果的唯一性和一致性,需用总体最小二乘准则进行解算,对总体最小二乘准则进行了描述,利用奇异值分解方法,讨论了解算公式,最后用一数字算例,用最小二乘和总体最小二乘方法进行了计算和结果分析,得到了一些结论,此方...     

加权总体最小二乘问题的可解性及其原始解集

给出了加权总体最小二乘（WTLS）问题可解的充分必要条件，并在它可解时，给出了它的原始TLS解集及极小范数解的显式公式。     

基于参数提取和空间映射的滤波器优化设计

为提高微波带通滤波器的设计效率,提出了一种基于参数提取和空间映射的滤波器优化设计方法.即采用柯西—最小二乘法获得滤波器的有理分式模型,针对该模型给出了一种快速收敛的目标函数,提取出滤波器的等效电路参数;根据空间映射的思想,把滤波器最佳尺寸的求解问题转换成一个有二次约束的优化模型,利用求解结果指导滤波器的全波仿真.最后设...     

基于支持向量回归的非线性时间序列预测

针对实际系统的高度非线性及复杂动态性,把非线性时间序列建模与预测问题转换为函数回归估计问题.把具有全局最优性、较好泛化能力及训练效率高的最小二乘支持向量回归算法应用到非线性时间序列预测与建模中.最后给出了某市年电力负荷预测的应用实例,与传统支持向量回归算法相比,文章描述的方法具有较好的预测精度.     

基于SVD-TLS的EES-MIMO雷达电磁环境感知算法

为提高EES\|MIMO(Electromagnetic Environmental Sensory\|Multiple\|Input Multiple-Output)雷达在复杂电磁环境下测量精度和工作可靠性, 提出了一种新的基于整体最小二乘（TLS: Total Least Squares）方法与奇异值分解（SVD: Singular Value Decomposition）的电磁环境感知算法。SVD-TLS算法首先利用了互谱AR（Auto Regressive）模型参数估计, 然后考虑其互相关函数矩阵中的估计误差扰动, 并采用同时考虑方程右端互相关函数向量中估计误差扰动的TLS方法予以实现。仿真实验结果表明, 该算法具有良好的谱估计性能, 可较准确地感知环境中杂波所处的频段, 从而为EES-MIMO雷达利用剩余“干净”频带收发波形提供了可靠保证。     

某商用车驾驶室白车身模态分析

以某商用车驾驶室白车身为原型,利用模态分析方法对其动力学特征参数进行分析.在理论(正问题)和实验(反问题)两个互补的模态分析过程中,利用有限元模型进行理论模态分析,为实验模态分析的实施打下良好基础.分别采用最小二乘复指数法(LSCE)和最小二乘复频域法(LSCF)进行实验模态分析,得到各阶模态振型并对理论分析的结果进行修正.经过两种结果的比较和分析,最终得出准确的模态分析结果并对白车身原型提出改进意见.生产厂商依据改进意见进行工艺改进,通过用户实际使用证实了改进方案的有效性和正确性.     

奇异积分方程转化为边值问题的解法

给出了带位移的奇异积分方程转化为边值问题的提法,讨论了问题的可解性,给出了问题的可解性定理．     

基于多尺度最小二乘确定长记忆过程参数的方法

利用离散小波变换对随机过程或时间序列进行多尺度分析,在多尺度空间中研究时间序列的方差及性质,利用小波方差的对数近似地线性依赖尺度对数这一特性,将最小二乘估计方法应用到长记忆过程参数估计问题中,从而提出长记忆过程的多尺度最小二乘估计的新方法.利用此方法不但能降低对随机参数估计时的计算量,而且在精度上也可达到令人满意的结果.     

岭估计的影响函数

本文求出了回归系数岭估计的理论影响函数、经济影响函数和样本影响函数，讨论了岭估计的影响函数与最小二乘估计的影响函数的关系以及与方差扰动模型中的岭估计关于扰动因子导数的关系，定义了岭估计的Ｃｏｏｋ距离，比较了岭估计的Ｃｏｏｋ距离与最小二乘估计的Ｃｏｏｋ距离的稳健性。     

振动系统时变参数识别分析

本文利用变物理参数微分方程模型,讨论了刚度与阻尼随时间变化时,物理参数与模态参数的识别问题,比较了三种在线识别技术.数字模拟结果表明,采用变物理参数微分方程模型可比采用差分方程模型极大的提高最小二乘法识别阻尼比的精度.当加入系统的噪音较大时,有些改进识别方法失效,但最小二乘法仍能给出较好的估计.