求解奇异非线性方程组的牛顿不精确最小二乘算法

对运用M-P逆建立的Newton迭代法做近似,构造不精确的算法.取Newton方程组的最小二乘解的近似解推导构造不精确的算法,结果可得到不精确Gauss-Newton算法和不精确Levenberg-Marquardt算法;用一迭代法计算雅可比矩阵的Moore-Penrose逆,截取它的一个近似矩阵构造不精确的算法,给出了近似程度的控制条件,证明了其收敛性;用雅可比矩阵的局部信息代替其全部信息构造不精确的算法,证明了算法的收敛性.数值例子也表明了不精确算法在求解大型方程组问题上的优越性.     

MOCVD 系统生长过程的优化精确控制

通过对turbo Disc MOCAD设备系统以及部件工作原理的研究,提出了多种对典型器件生产工艺的调整方案,如压力流量的调整,质量流量计(MFC)工作曲线的完善,主动进气补偿等等,实现了MOCVD生长系统生长过程的自动精确控制．并对设备提出了改进意见．     

一种基于滑动最小二乘法的精确同步方法

最小二乘拟合鉴相曲线的方法可以实现精确同步,但其只能工作在很小的误差范围内,适用范围窄。提出一种基于正斜率和误差平方和最小准则的滑动最小二乘精确同步方法,该方法在粗同步前后各一个码片范围内进行滑动搜索选出最优测量结果。分析和仿真结果表明,该方法具有很强的抗噪声能力,并且在粗同步误差较大时依然具有很高的测量精度。     

AHP中混合最小二乘法的若干性质研究

混合最小二乘法是层次分析中的一种排序方法,该文证明了这一方法是强条件下保序的,并给出了导入一组新元素后强保序的充要条件及算例分析。     

最小二乘法在精确测定非立方晶系中的应用

利用最小二乘法消除误差,导出正交晶系的法式方程,由此推导出非立方晶系的基本形式,并以六方晶系为例,给出方程组的求解过程．     

AHP中混合最小二乘法的若干性质研究

混合最小二乘法是层次分析中的一种排序方法,该文证明了这一方法是强条件下保序的,并给出了导入一组新元素后强保序的充要条件及算例分析     

多元非线性回归模型GLS估计的渐近性质

文章给出了多元非线性回归模型的广义最小二乘法(GLS)估计,并运用Klimko-Nelson定理关于随机过程的OLS估计量是强相合和渐近正态的结果,证明了多元非线性回归模型的GLS估计量的强相合性、渐近正态性和渐近有效性.     

具有不精确推理能力的信息管理系统

本文将人工智能中的一些基本思想和方法引入信息管理系统,提出了一种能够根据带可信度的知识进行不精确推理的信息管理系统的设计方案。由该方案设计出的系统不仅具有一定的不精确推理能力,同时还具有适应面广、易变更和扩展等特点。本文介绍了这一设计方案及程序实现技巧。     

采用数据变尺度不改变最小二乘法的统计性质

采用数据变尺度法可保证递推最小二乘法的收敛性和数值稳定性,证明了数据变尺度不改变最小二乘参数估计值和它的统计性质。     

高炉专家系统的不精确推理模型

为适应高炉专家系统的要求，开发了一种不精确推理模型，在该 ，全面考虑了重要度，γ算子、证据值、佐证条件、时间因素及分层阈值等对最终结果的影响。     

投影方法在线性最小二乘问题中的应用

采用正交投影方法推导了最小二乘问题的法方程。首先求出了到最小二乘问题系统矩阵的列空间的正交投影矩阵,然后根据正交投影的性质求出了最小二乘问题的解。该方法可以迁移到带有权重的最小二乘问题。     

关于Newton-like-iterative方法新的收敛性定理

用迭代法求解Newton-like法中的方程,T.J . Ypma提出Newton-like-iterative方法。在其早期的文章中,不精确牛顿法理论用来研究Newton-like-iterative方法的收敛性。与以往方法不同,今提出用不精确Newton-like法做相关的收敛性分析,所得定理更加简单,同时具有仿射不变性。     

非线性LTS稳健估计方法

为使原始LTS(least trimm ed squares)方法能够处理非线性问题,研究非线性LTS稳健估计方法。说明该方法的解一定是部分观测值的非线性最小二乘估计。该方法可通过求解非线性最小二乘问题得到确切解。基于MM EA(m in im um m ax im um exchange a lgorithm)算法和非线性最小二乘技术,构建求解非线性LTS估计近似解的算法。仿真结果表明非线性LTS估计方法能够同时抵抗来自X方向和Y方向的多个异常,与传统方法相比具有更好的稳健性。     

一种北斗伪距单点定位的加权最小二乘(WLS)快速算法

针对当前伪距单点定位普遍采用的高斯牛顿迭代最小二乘(gauss-newton iterative least squares,GNILS)定位算法存在对初始值的估计依赖性强,且迭代计算量大的缺点,结合直接解算(direct calculation,DC)定位方法定位解算快和加权最小二乘(weighted least squares,WLS)定位算法定位精度高的优点,提出一种北斗伪距单点定位的WLS快速(fast weighted least squares,WLSF)定位算法?通过北斗实测数据验证表明,WLSF定位算法计算复杂度显著减少,并且定位精度具有较大改善?     

基于TDLAS的一氧化碳浓度检测的研究

可调谐二极管激光吸收光谱技术（TDLAS）是利用气体分子的吸收光谱技术,痕量大气中污染气体的成分及浓度的新方法．介绍了TDLAS系统的组成及原理,分析了气体检测中二次谐波信号的检测原理,建立了待测浓度气体的二次谐波信号与标准浓度的二次谐波信号之间的模型,并用实验验证了该模型的准确性．     

解非线性最小二乘问题的混合算法

对非线性最小二乘问题进行了研究，提出了一个新的混合算法，并给出在一定条件下算法具有超线性收敛性的结论．对目前众多标准数值算例进行了计算，表明该算法具有较好的数值结果     

关于局部Lipschitz条件的一点注记

讨论利用局部Lipschitz函数构造全局Lipschitz函数，并给出了较为一般的形式。     

解决非线性最小二乘问题的两种方法

给出非线性最小二乘问题的两种计算方法,利用非线性最小二乘法处理化学过程产量问题,得到非线性估计参数。结果表明：非线性最小二乘法收敛性较好,残差平方和较小。     

LS-SVM在状态监测数据趋势预测中的应用

介绍了最小二乘支持向量机（LS-SVM）回归算法的基本原理,并使用MATLAB6．5结合LS-SVM工具箱对某型雷达磁控管状态监测数据进行了预测。     

求解非线性最小二乘问题的自适应锥模型信赖域算法

针对非线性最小二乘问题,利用锥模型算法思想,给出了海赛矩阵中二阶信息项的割线近似的不同校正公式,并利用自适应信赖域技术给出了求解非线性最小二乘问题的自适应锥模型信赖域算法.算法中我们允许使用非精确方法近似求解信赖域子问题.文中给出了新算法的全局收敛性和超线性收敛性分析以及数值试验结果.