一种基于区域搜索的平面度误差评定方法

以给定平面度误差的评定为例,分析最小二乘法和最小包容区域法的算法模型,并提出一种基于区域搜索的评定平面度误差的方法.在三坐标测量机上,对被测平面进行采样点坐标数据提取,分别用基于搜索逼近法的最小二乘法和最小包容区域法实现给定平面度误差的评定.结果表明,基于搜索逼近法的最小包容区域法与最小二乘法相比,其评定结果精度提高了5.97%,且符合最小条件.     

基于最优最小二乘的红外目标单站定位算法

为消除红外目标单站定位算法估计有偏性,解决现有估计算法中有可能出现多个解向量的问题,提出了一种基于最优最小二乘的目标估计算法.对总体最小二乘定位算法进行了研究,针对扩展测量矩阵出现最小奇异值多重的问题,构造了一个由多重奇异特征向量组成的测度函数,将该函数进行偏微分得到最优的最小二乘解;通过理论分析,证明了最优最小二乘解向量是渐进无偏的;最后,将该算法与总体最小二乘法和修正辅助变量法进行仿真对比.仿真实验结果表明,该方法在不同测量环境噪声下所得到的位置、速度误差曲线能快速地逼近克拉美罗下限,且具有更高的估计精度和稳定性,说明了算法的有效性.     

基于优化最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模分析

数控机床热误差是降低加工精度的主要因素之一.针对热误差建模问题, 结合布谷鸟算法的随机莱维飞行机制和最小二乘支持向量机结构风险最小化与线性规划等优点, 提出基于布谷鸟算法优化最小二乘支持向量机的热误差建模方法.在最小二乘支持向量机将低维非线性问题转化为高维线性问题时, 构建了混合核函数.同时,采用布谷鸟算法对最小二乘支持向量机惩罚因子γ、核宽度参数σ和混合核权值λ进行了优化.以GMC2000A机床为实验对象, 分别对热误差数据进行了聚类分析和建模分析.通过误差预测对比分析得出结论, 基于布谷鸟算法优化混合核最小二乘支持向量机建立的误差模型取得了良好的预测效果, 且明显优于BP神经网络模型和未优化的最小二乘支持向量机模型的预测效果.     

CARMA模型离线最小二乘迭代辨识方法

基于迭代最小二乘原理,提出了辨识CARMA模型和输出误差模型参数的最小迭代算法。两个最小二乘迭代算法分别比递推增广最小二乘算法和辅助模型递推算法具有更高的参数精度和具有很快的收敛速度。最小二乘迭代辨识的基本思想是:采用交互估计理论和递阶辨识原理,在每步迭代计算中,参数估计依赖于噪声估计,反过来噪声估计通过前一次迭代的参数估计计算,二者执行了一个递阶计算过程。最后用仿真例子验证了提出的算法。     

瞬态UCM粘弹性流体的最小二乘有限元算法

【目的】建立求解瞬态UCM粘弹性流体的最小二乘有限元算法。【方法】利用具有一阶精度的差分格式对模型中的时间导数进行离散，得到了线性的半离散近似模型，采用最小二乘有限元方法对该近似模型进行求解。【结果】证明了最小二乘有限元解的存在唯一性，分析了最小二乘有限元解的先验误差估计，指出该估计依赖于时间步长Δt和空间步长h。通过一个三维空间的流动问题，验证了算法的有效性和收敛性。指出在实际计算中，相对于空间步长h，时间步长Δt对计算结果的影响较大。【结论】本文算法在数值精度方面，优于基于SUPG的混合有限元方法。     

基于RBF神经网络的数控车床热误差建模

对于数控车床而言，热误差是其最大的误差源，而其中最困难的是热误差建模．现有BP算法的神经网络模型存在学习收敛速度慢，容易陷入局部极小点的缺点．文中使用径向基函数理论建立了基于RBF神经网络的数控机床热误差数学模型．讨论了RBF网络参数的初始化及学习；给出了两种建模方式的RBF网络建模算例，将其建模性能指标与经典最小二乘法建模指标进行综合对比，可知RBF网络各项指标均优于经典最小二乘方法．最后验证了RBF网络建模的鲁棒性．结果表明：径向基神经网络模型与经典最小二乘线性模型相比，拟合性能更好，预测补偿能力强且建模时间短．     

一种基于积分最小二乘指标的时滞过程频域辨识算法

将积分最小二乘指标拓展到时滞过程情形，提出了一种新的频域辨识方法，该方法通过引入Pade近似，在保留积分最小二乘指标的同时，采用最小二乘类算法高效求解，给出了一个描述Pade近似与模型误差之间的关系式，有助于了解Pade近似对辨识结果的影响，方便控制系统的分析与设计，对一个大时滞过程仿真取得了满意的结果，表明所提出方法的有效性。     

稳健正交最小二乘拟合法

针对一般的最小二乘法忽略自变量的误差这一缺点,提出一种新的正交最小二乘法.该方法以正交距离残差平方和最小为衡量准则,并通过一定的算法剔除粗差和异常值,从而获得最佳的拟合曲线.算例结果表明稳健正交最小二乘拟合法结果更为可靠.     

无线传感器网络节点定位误差的修正和仿真分析

针对传感器节点定位误差大、定位精度不高的问题,提出一种修正最小二乘法的无线传感器网络节点定位误差方法.该方法采用全局搜索能力强的粒子群算法对最小二乘法定位误差进行修正,提高了节点的定位精度.仿真对比实验结果表明,在相同条件下,改进后的节点定位算法的误差低于其他传感器节点定位算法,定位结果的稳定性更高;随着信标节点数的增加,平均定位误差明显减少,有效地提高了传感器节点的平均定位精度和定位速度.     

滚动直线导轨副运动精度分析的遗传算法研究

为了使滚动直线导轨辐运动精度的动态检测结果精度提高，分析了直线度误差评定基准直线的求解过程，从而采用遗传算法对其进行寻优，详细讨论了采用遗传算法求解直线度误差的处理过程，对不同工况时的运动精度分别用首尾连线法，最小二乘法及遗优算法进行了实例计算分析比较，遗传算法评定直线度误差精度高且具有良好的稳定性。     

统计回归模型及其优化算法综述

在大数据时代,正则化(惩罚)回归模型成为高维数据分析的一种有效分析工具.文中从统计模型理论和优化算法两个角度对正则化回归模型进行简要的概述,主要介绍线性回归模型、广义线性模型和分位数回归模型三种经典且重要的回归模型以及相应的正则项.对于线性回归模型,介绍最小二乘回归和l_1-正则最小二乘回归问题的优化算法;对广义线性模型和分位数回归模型,介绍逻辑回归模型和求解l_1-正则逻辑回归问题的优化算法,并展示分位数回归模型和求解相应的正则化分位数回归模型的优化算法.最后,对正则化回归模型未来的研究方向进行展望.     

组合预测模型的回归分析方法

给出求解组合预测权系数的回归分析方法，文章首先给出了基于最小二乘和最小一乘准则的线性回归组合预测模型，然后应用最小二乘原理得到权系数最小二乘估计值。由于最小一乘准则下，目标函数不可微，传统的优化规则方法无法求解，故文中提出用基于最小二乘的逐步变权方法进行求解。同时，还给出了百分误差绝对值最小为目标的组合预测模型及权系数求解方法。通过实例分析，表明组合预测模型的预测精度很高，回归效果很显著。     

无失效数据下一种新分布的可靠性分析方法

根据无失效数据推导出分布失效率的Bayes估计,然后运用Virene算法和非线性回归最小二乘法,对分布的可靠性进行评估.最后,利用Monte-Carlo方法对所得结论进行了分析验证.结果表明,在无失效数据下,将非线性回归最小二乘法与Bayes方法相结合,可以很好地评估指数-威布尔分布的可靠性.     

样本依赖型最小平方回归学习算法的收敛速度

目的研究基于样本依赖型的范数正则化学习算法的收敛性分析。方法概率论与数理统计的方法。结果给出了一种用K-泛函表示的收敛速度。结论文中的研究表明,样本依赖型学习算法与通常的核学习算法具有相同的收敛速度。     

支持向量机在物理实验中的应用

回归型支持向量机方法SVR具有很好的学习性能。本文结合两个物理实验提出了利用SVR方法对实验数据进行曲线拟合,并与最小二乘法的方法进行了比较。实验表明其在精度上优于最小二乘法的方法,在对复杂曲线拟合时效果尤为明显。     

融入距离方差和距离相关系数的偏最小二乘回归方法

偏最小二乘法(partial least square, PLS)在内部采用Pearson系数度量自变量和因变量之间的相关性时提取出的成分不能确保解释性最强，并且PLS在将提取的成分进行线性回归时也无法真实反映变量间的函数关系.针对这些问题，该文提出了融入距离方差和距离相关系数的偏最小二乘回归方法(DVDCCPLS).DVDCCPLS基于距离方差和距离相关系数提取距离成分，再将距离成分进行拟线性回归得到距离回归方程，通过模型求解方法将距离回归方程转换为原始数据的表达，最终得到结构简洁、精度较高的回归模型.该文分别采用麻杏石甘汤数据和UCI数据集测试DVDCCPLS的性能，并与其他5种经典的回归算法对比，结果表明：DVDCCPLS具有较好的回归效果和回归性能.     

接触电阻计算新方法

运用模糊系统对接触电阻进行建模.首先通过全因子法进行试验,得到足量试验数据,从试验数据中选出一部分能代表整个样本空间特征的数据作为训练数据训练模糊系统,剩下的作为测试数据对模糊系统进行测试,检测系统可靠性.然后在分析基本遗传算法与递推最小二乘算法特点的基础上,将二者结合形成混合算法,混合算法是在基本遗传算法之后进行递推最小二乘算法的运算.通过训练数据分别利用递推最小二乘算法、基本遗传算法、混合算法训练模糊系统,混合算法的收敛效果优于其他2种方法.通过训练数据建立基于回归分析的接触电阻模型.利用测试数据对各模型进行测试,并比较测试结果,混合算法训练模糊系统所得模型的测试效果是各模型中最好的.测试和比较结果说明若能得到足量训练数据,用混合算法训练模糊系统的方法对接触电阻进行建模是可行的.     

一个用于预测稀土化合物标准生成焓的新结构参数

提出了一个新的原子参数 Hi 和分子结构参数H .H和 84种稀土化合物的标准生成焓有良好的线性相关性 ,运用最小二乘法建立回归方程 -ΔfHθm =1 5 5 .83 +1 0 4 1 .6 6H ,相关系数为 0 .979,在α =0 .0 1下通过F检验 .结果表明 ,H能够用于预测化合物的性质     

基于偏最小二乘回归模型的带钢热镀锌质量监控方法

提出了基于偏最小二乘回归模型的带钢热镀锌质量监控方法. 以带钢热镀锌生产中带钢力学性能和锌层质量的质量监控为研究对象,用偏最小二乘方法建立了生产过程参数与质量结果之间的回归模型,对生产过程控制能力进行了分析,并给出了产品质量的预测方法. 用鞍钢股份有限公司带钢热镀锌的实际生产数据进行验证. 结果表明,偏最小二乘法比传统的多元线性回归方法具有更好的预测精度,基于偏最小二乘回归的锌层质量预测模型,其相对预测误差可达到5.93%.     

上海气温变化过程遍历特征分析

利用有限长度的气温序列变化资料估计其无限长时序的气温过程的统计特征,对于中长期气象预报以及全球的气候变化都是十分有意义的基础工作,所以对气温过程开展遍历性(各态历经性)分析是一个值得探索的课题.为此,基于模糊粗糙聚类(fuzzy-rough C-means clustering method,FRCM)、自相关趋势图、ADF(advanced Dickey and Fuller)检验以及模糊最小二乘回归提出一种具有普适性特点的遍历性分析方法,并以上海1873—1997年的气温序列为例,进行了具体的计算和分析.结果表明:上海7月份、8月份的最高气温和最低气温变化是均值遍历和协方差遍历的,因此其气温变化过程具有遍历特征.从长时间尺度来看,上海7月份、8月份最高气温和最低气温总体上不会长期呈上升趋势,它们的变化会围绕其均值波动.最后,对上述结论做了印证性分析,对上海气温变化过程进行了挖掘性分析,从遍历性的角度佐证了前人的一些研究成果.