附有等式约束的加权总体最小二乘平差方法

等式约束可以充分利用已有的先验信息和观测信息,使参数在满足平差主模型的同时吻合所建立的等式约束先验信息.针对目前附有等式约束的总体最小二乘平差方法都是观测值与系数矩阵独立、等精度的情况,推导了附有随机等式约束和固定等式约束的加权总体最小二乘平差方法的计算公式和精度评定公式,对于附有等式约束的总体最小二乘方法在实际测量数据处理中的应用具有一定的借鉴作用.     

基于正交多项式拟合的气象数据处理方法

针对高空气象探测数据变化规律复杂、突变情况不可预测、数据量大等特点,提出了基于离散数据正交多项式最小二乘的分段拟合方法.首先,从计算稳定性角度,说明了采用离散数据的正交多项式最小二乘法的原因;其次,从曲线拟合的保形性角度,详细阐述了二次分段拟合原则;最后,以具有典型特征的气温探测数据为例,证明了采用基于离散数据正交多项式最小二乘的分段拟合方法能够获得明显优于传统内插方法的拟合精度,提高高空气象探测数据处理的精度和自动化处理程度.     

分段最小二乘曲线拟合

本文在一般最小二乘曲线拟合的基础上提出分段最小二乘曲线拟合的方案,讨论了联结分段拟合曲线的方法,并且给出分段最小二乘多项式拟合的计算方法.     

三维空间点中基于最小二乘法的分段直线拟合方法

先将空间直线方程等价转化,这样就能够结合平面上的分段曲线拟合思想,再根据最小二乘法求出分段直线的方程,从而提出了三维空间离散点的最小二乘分段直线拟合方法,进而揭示三维数据之间的内在规律,再通过实验验证方法的有效性。     

等式约束非线性最优化问题的一个降维算法

本文利用等式约束问题K-T点的一个充分条件,按照最小二乘法将等式约束问题转化为无约束最优化问题,从而提出了一个等式约束最优化问题的降维算法.     

具有线性等式约束的整体最小二乘平差

利用拉格朗日乘数求目标函数极值的数学方法,推导了观测值与系数阵元素独立等权条件下具有线性等式约束的整体最小二乘平差迭代公式,并通过一个直线拟合算例验证了算法的正确性和有效性。     

双最小二乘支持向量数据描述

为了提高标准支持向量数据描述的分类精度和分类时间,构造双最小二乘支持向量数据描述,并对比分析在不同样本集上的分类性能以及分类性能随参数和样本规模的变化。在训练阶段,双最小二乘支持向量数据描述应用等式约束代替标准算法中的不等式约束,通过求解线性方程组而非凸二次规划得到正负2类样本的超球形描述边界,进而设计一个分段函数作为分类规则;在测试阶段,计算待测样本到正负2类样本的最小包围超球球心的距离,并根据距离的最小值选取相应的分类规则。数值试验结果表明双最小二乘支持向量数据描述的有效性和优越性。在基准数据集上,双最小二乘支持向量数据描述的分类精度比标准算法高1.68%,而分类时间仅为标准算法的16.51%;在正态分布数据集上,双最小二乘支持向量数据描述具有比标准算法高的分类精度和短的分类时间,而分类时间上的优势在大规模样本集上更加明显,其在2 000个和10 000个样本集上的分类时间为标准算法的78.06%和18.69%。     

若干数据线性拟合方法分析

对等分三组平均法、分段最佳斜率平均法和线性最小二乘法这三种线性拟合方法所具有的共性和个性进行了探讨。通过一计算实例，分析了这三种方法所具有的拟合精度。研究表明，线性最小二乘法的精度高于其它两种方法，因此。在工程数据线性拟合时，宜选用线性最小二乘法。     

若干数据线性拟合方法分析

对等分三组平均法，分段最佳斜率平均法和线性最小二乘法这三种线性拟合方法所具有的共性和个性进行探讨，通过一计算实例，分析了这三种方法所具有的拟合精度。研究表明，线性最小二乘法的精度高于其它两种方法。因此，在工程数据线性拟合时，宜先用线性最小二乘法。     

等式约束刚性加权最小二乘问题的稳定性扰动

研究等式约束刚性最小二乘问题．证明了对于刚性问题,约束加权广义逆,约束加权投影和等式约束加权最小二乘问题的扰动是稳定的,当且仅当系数矩阵的扰动满足若干秩等条件．     

基于全局阈值分割及多项式拟合的车道线识别

为了在汽车辅助驾驶中准确得到车道线,本设计在阈值分割中比较了全局阈值、最大类间方差阈值两种方法,确定了基于全局阈值的方法来进行阈值分割。得到分割图后,进行透视变换,通过将像素按列相加的直方图得到左右车道线的基点,最后通过滑动窗多项式拟合左右车道线。仿真结果表明,该方法能够准确识别车道线,算法简单,运算效率高。     

最小二乘曲线拟合的MATLAB实现

在MATLAB的Notebook环境下,调用MATLAB的最小二乘曲线拟合命令,求得了拟合函数的多项式系数,并结合可视图形,给出了拟合函数最佳阶数的选取方法．此外,对不超过10阶的曲线拟合给出了图形用户接口程式,使得低阶的拟合更加简单易行、直观明了．     

基于最小二乘法Lagrange插值基函数的拟合推广

利用广义逆矩阵给出了低阶多项式的拟合函数，推导出了拟合递推关系式，最后给出了拟合性质，这些在工程中是一种非常有效的方法。     

函数曲线的双圆弧拟合

工程上常用的有四种平面曲线双圆弧拟合方法，各有其特点，本文讨论了平均转角拟合法，给出了一种按逼近精度要求对函数曲线进行双圆弧拟合的实用方法。     

最佳曲线拟合

针对数字化地图曲线拟合的特点,提出了将采集点的纵、横坐标均看作观测值,依据各观测点到估计曲线的正交距离残差平方和最小作为拟合准则,采用附有参数的条件平差模型求观测值及参数的改正数。通过实例分析得出,此类方法不仅提高了曲线拟合精度,而且得到的结果更为真实、可靠。     

PowerBuilder6.0中树形视图控件的应用

PowerBuilder 6 0是具有许多强大功能控件的第四代语言 ,以一个二层树形图为例 ,介绍了树形视图控件的使用方法     

一种大批量多品种后向反馈容重比平衡货物配装法

货物配装问题是指一批不同类型的货物如何用最少车辆完成配载的问题。大批量货物是指1单货物由多个同体积和质量的单元(件数)组成,总量大于单个车辆装载量。针对大批量货物配装除了货物类型配装,还存在拆单(数量配装)问题。首先,利用线性规划方法分别按货物体积和质量进行车辆规划,根据货物的总容重比确定采用车辆规划类型,然后,以货物的总容重比和车辆容重比制定容重比平衡规则,当1单货物不满足容重比平衡规则时,用后向反馈法进行拆单,即根据后续待装货物容重比,确定当前载入货物的数量。该方法与其他两种方法对比,体积装载率分别提高18.7%和16.09%,质量装载率分别提高0.95%和8.57%,用实际商业物流配送数据试验,体积与质量装载率都达到87%以上。     

插值与曲线拟合

对给出的一组数据（xi,yi）（i=0,1…n）,根据不同的原则我们可以利用插值法和曲线拟合法分别来构造近似函数表达式。通过例子来对比这两种方法的优缺点,虽然它们都有缺点,但都是实用性很强的方法,所以还是要多加重视。     

Mathematica在曲线拟合中的运用

数学模型的拟合是统计工作者常用的手段,同时又是一项需要付出大量精力的工作,Mathematica软件为数据分析提供了某种便捷.通过某市GDP统计数据,详细介绍了在Mathematica中如何实现模型的拟合,并保证程序能够二次利用,提高了利用率.     

GPS高程的抗差拟合推估

从一般的ＧＰＳＹ同程拟合法出发,论述了其存在的问题与解决的方法,ＧＰＳ高程抗差拟合推估法根据平差后的验后信息,逐步调整观测值（已知点）的权,使含有粗差的观测值的权越来越小甚至等于０,从而达到减低粗差对平差结果的影响,提高ＧＰＳ高程内插的精度,最后通过实例计算分析,说明这种方法的有效性。