利用移动最小二乘法进行深度图像曲面拟合

针对已有的对曲面进行局部拟合方法中窗口半径选取难的问题,提出了一种使用移动最小二乘法进行全局曲面拟合的新方法。该方法充分利用最小二乘法形函数多阶连续的特点,能够保持在较高拟合精度的前提下获得深度图像曲面多阶连续的拟合结果,这种拟合结果为计算深度图像的曲面特性提供了便利。利用真实的深度图像进行数值实验,计算结果说明了该方法的有效性。     

基于Excel的平面度误差最小二乘法评定

平面度是形状公差的主要项目之一,其误差的测量与评定在几何测量中有着重要的意义。根据最小二乘法原理建立理想平面的数学模型,对平面度误差进行评定分析,并举例说明了Excel在平面度误差数据处理方面的可行性。结果证明Excel在平面度误差最小二乘法评定过程中进行数据处理简单实用,有推广价值。     

基于最小二乘拟合的不同探针测量线宽的比较

AFM探针的形貌和尺寸对纳米尺度线宽的测量有较大影响．首先建立了一个基于最小二乘的应用于AFM测量技术的线宽计量模型，并使用三种不同探针在NanoScopeⅢa型AFM上对设计线宽尺寸为1000nm的样本进行了测量．应用该模型和算法对线宽进行计算，揭示出探针尺寸对线宽测量结果的影响以及该模型对探针尺寸的依赖性．     

滑动最小二乘法在加权残值法中的应用

利用滑动最小二乘法构造试函数，加权残值方法求出试函数中的系数，进而得到定解问题的数值解。该法简化了选择试函数的数据，尤其适用于岩土工程的各种数值计算。     

判断矩阵的加权对数最小二乘排序法

本文根据判断矩阵各行的可信度,确定其权重,利用加权对数量小二乘法导出判断矩阵的排序向量,并给出加权对数最小二乘法的一些性质。     

最小二乘法在感应电机参数辨识中的应用研究

基于矢量控制策略的感应电机调速是目前电气传动领域的研究热点．高性能矢量控制的关健在于转子磁场定向，而转子磁场定向的精度受电机参数变化的影响．控制系统的质量直接依赖于电动机会数测定的淮确程度．为此，利用最小二乘算法实现对感应电机参数的自适应辨识方法，并用Matlab语言进行了仿真，仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于移动最小二乘法和粒子群算法的优化算法

针对复杂电磁装置优化问题中目标函数计算次数过多的问题，提出了一种基于移动最小二乘法（MLS）和粒子群优化算法（PSO）的快速全局优化方法.该方法利用基于MLS的表面响应模型，重构原始的优化问题，采用加权PSO算法对重构后的目标函数进行寻优，再使用拟牛顿法，对原优化问题直接寻优，从而得到优化问题最终的最优解，并对基准测试函数和实际电磁装置问题进行优化计算.结果表明，与加权PSO相比，该算法能找到优化问题的全局最优解，并能有效的减少目标函数的计算次数，节省了计算时间，提高了计算效率.     

基于RLS的汽轮机数字电液调节系统参数辨识

采用递推最小二乘法（RLS）进行汽轮机数字电液调节系统的参数辨识,通过双线性变换法将连续模型转化为离散模型,推导了电液转换器和油动机环节的辨识模型.为剔除辨识数据中环节通带外信号的不利影响,采用Butterworth低通滤波器进行滤波处理,根据环节对象的预计通带,设计低通滤波器的通带截止频率和阻带截止频率,有效提高了参数的辨识精度.以某300 MW机组数字电液 (DEH) 调节系统为研究对象,应用传递函数法建立DEH模型结构图,经该机组负荷扰动实测试验数据的计算验证表明,递推最小二乘法具有辨识速度快、建模效率高特点,适合于复杂的现场对象参数辨识.     

最小二乘法在热电偶热电势—温度特性线性化中的应用

文中介绍了最小二乘法在热电偶热电势-温度特性线性化处理中的应用,推导出热电偶测温的拟合公式,利用这种方法,对K型热电偶在0～1400℃进行了线性处理后,所得的非线性误差可以控制到1%以内。     

Study on least square modeling of heat engineering object based on typical signal response

Heat engineering object that has self-equilibriumis either described by the feature of single capacity ordouble capacity with lagging.In order to analyze anddesign automatic control system,generally step curveand method[1]based on area are used to determi…     

基于加权最小二乘法的异质传感器数据融合

针对异质传感器受限于测量噪声且数据融合结果精度较低的问题,提出了一种基于加权最小二乘法的数据融合新算法。在分析多传感器测量模型的基础上,依据最小二乘原理,推导出多个异质传感器对多个测量参数进行融合估计的加权融合公式,并得出了各传感器加权融合的权系数以及误差矢量的估计方差阵。通过与单传感器及平均估计的测量误差进行比较,证明了应用加权最小二乘数据融合的异质传感器具有较高的测量精度。数值示例与理论推导一致,进一步验证了所提方法的有效性。     

基于曲面拟合的水泵水轮机全特性曲线的新变换

为了消除由于水泵水轮机全特性曲线的"S"特性所引起的单位流最和单位力矩的多值性和变换后曲线的不均匀性,实现计算机存储数据的连续性,提出了水泵水轮机全特性曲线的新变换方法.该方法引入了导叶相对开度以获得均匀分布的变换曲线,然后利用最小二乘曲面拟合法对其进行曲面拟合,给出了可连续求导的连续性拟合函数.采用此变换方法可以实现在同一过渡过程中全开到全关(或从全关到全开)的各种水力瞬变过程的计算,改善了各种导叶开度工况特别是零开度和小开度工况全特性曲面的拟合精度.     

基于最小二乘法的改进的随机椭圆检测算法

为了提高数字图像中椭圆检测的效率和准确性,提出了一个基于最小二乘法的改进的随机椭圆检测算法.该算法随机选取图像中的3个边缘点,在以这3个点为中心的窗口内,从边缘点中拟合出可能椭圆,并通过随机选取的第4个边缘点来确认可能椭圆.利用直接最小二乘法椭圆拟合的特性,引入可能椭圆边缘点收集和椭圆重新拟合的迭代过程来提取最终的椭圆参数.通过对含有不同噪声的仿真图片和包括残缺椭圆的实际图片的实验表明,新算法的改进是有效的.与原算法相比,新算法降低了对参数的依赖性,提高了检测的速度、稳定性和准确性,同时保留了原算法的抗噪声能力.     

基于顶点变形梯度的点云曲面形状插值

为了重用现有模型,减少动画设计的工作量,需在点云曲面关键帧之间进行形状插值.给出了点云曲面顶点变形梯度的计算方法,顶点变形梯度由其k邻近点决定,并从二次能量优化的角度给出了一个闭合解.基于该变形梯度以及移动最小二乘方法建立了源点云与目标点云之间的对应关系;将变形梯度进行矩阵极分解,对分解后的各分量分别进行插值,再通过一个全局的二次能量优化实现点云曲面的形状插值.该方法直接在点云上进行,无需类似网格的拓扑结构,也不要求源点云与目标点云具有相同的采样点数和一致的对应关系.实验表明,该方法能有效地实现源点云与目标点云之间的形状插值.     

最小二乘估计在可加性模糊系统权系数中的应用

通过直接提取模糊规则前件的型心特征，利用最小二乘法给出了可加性模糊系统（AFS）权系数W的一种直接估计。     

利用最小二乘法进行回归分析及经验公式的确定

本文介绍了应用最小二乘法及一元线性回归原理,利用微型计算机运算能力强的特点,对测量数据进行数据处理,进而得出经验公式即数学模型的方法。     

基于偏最小二乘回归的径向基函数网络的学习算法及其应用

:通过对径向基函数 (RBF)网络训练过程的分析 ,结合偏最小二乘回归 ,提出了一种新的网络训练方法 .实例研究表明 ,该方法能有效改善RBF网络的泛化性能     

Prediction method for surface finishing of spiral bevel gear tooth based on least square support vector machine

The predictive model of surface roughness of the spiral bevel gear (SBG) tooth based on the least square support vector machine (LSSVM) was proposed.A nonlinear LSSVM model with radial basis function (RBF) kernel was presented and then the experimental setup of PECF system was established.The Taguchi method was introduced to assess the effect of finishing parameters on the gear tooth surface roughness,and the training data was also obtained through experiments.The comparison between the predicted values and...     

Nonlinear correction of photoelectric displacement sensor based on least square support vector machine

A model of correcting the nonlinear error of photoelectric displacement sensor was established based on the least square support vector machine. The parameters of the correcting nonlinear model, such as penalty factor and kernel parameter, were optimized by chaos genetic algorithm. And the nonlinear correction of photoelectric displacement sensor based on least square support vector machine was applied. The application results reveal that error of photoelectric displacement sensor is less than 1.5%, which is rather satisfactory for nonlinear correction of photoelectric displacement sensor.