最小二乘法数据处理

本文阐述在Visual C++ 6.0中实现数据最小二乘法的处理方法,通过实例介绍了最小二乘法的算法和本系统新特点功能。     

最小二乘法数据处理

本文阐述在Visual C＋＋6.0中实现数据最小二乘法的处理方法．通过实例介绍了最小二乘法的算法和本系统新特点功能。     

基于递推最小二乘估计的动力学模型参数识别

动力学建模过程中,模型参数的不确定性和参数的未知变化使得建模精度大为降低。通过对非线性最小二乘估计理论的研究,提出动力学模型参数的最小二乘估计,并设计出相应的估计器,基于现场数据给予模型较为准确的定论。应用于曲柄滑块机构中滑块与滑动面间的摩擦系数的估计,经过较少的迭代次数获得满意的估计效果。为动力学模型参数识别,建立更精确模型提供一个有效的途径。     

最小二乘法估计地震检波器的参数

采用最小二乘法结合理论－实验二次建模对地震检波器的参数进行了估计。     

一种递推最小二乘图象参数辨识

本文提出一种递推最小二乘参数辨识方法,着重讨论了该方法用于处理空变图象的情况及与同类方法的比较,并进行了实验验证。     

基于最小二乘法舵机测控参数的修正

本文针对使用电位器作为角度传感器的测控系统.角度的实际值与电位器的电压采样值呈线性关系,但测控环境中存在较多干扰,使实际值和采样值偏离设定的线性关系.为了提高控制器控制性能,需要修正控制器运行参数,本文采用最小二乘法[1]处理采样数据,以提高曲线拟合和修正控制器参数.     

基于改进递推最小二乘法的锂电池SOC估算

针对电动汽车锂离子电池荷电状态估算问题,提出了一种基于改进递推最小二乘法的三元锂电池SOC估算算法.首先建立三元锂电池的一阶RC等效电路模型,然后在递推最小二乘法的基础上,考虑对待估参数的动态约束和回溯,对模型参数进行在线辨识,与扩展卡尔曼滤波(EKF)结合来估算电池SOC,最后对三元锂电池进行动态工况仿真试验.结果 ...     

最小二乘法参数辨识及其微机实现

最小二乘法是系统参数辨识中最基本、最成熟的方法,在微机上实现最小二乘法辨识参数,使参数辨识和建模得到了从理论到实际应用的飞跃。     

求取热电偶分段简化数学模型的最小二乘递推法

提出一种基于递推最小二乘估计的求取热电偶分段简化数学模型的方法。该方法可用来解决带微机的温度仪表的非线性校正问题,文中还给出了程序框图。     

乙烯深度氧化反应动力学方程的非线性最小二乘回归

介绍了采用非线性最小二乘方法回归乙烯深度氧化反应动力学方程。用高斯-牛顿法求解非线性最小二乘方程组,并推导出简单、适用的迭代公式。针对Gauss-Newton法的局部收敛问题,提出:(1)以任意组合的实验值代入回归方程,求得回归参数作为迭代初值;(2)对不同迭代初值所得的结果择优,作为最终结果。实例计算表明,该方法可以有效地回归Langmuir- Hinshelwood型动力学方程,为乙烯深度氧化反应的研究提供依据。     

最小二乘法在高精度温度测量中的应用

通过硬件电路对A级工业铂电阻Pt10 0温度传感器的非线性进行改善 ,在此基础上利用最小二乘法 ,给出了一个测温的多项式。从而很好地解决了铂热电阻不平衡电桥测温中的非线性误差。在设计的粘度计中用此方法作为测温部分收到了良好效果     

基于移动最小二乘法的气动力数据建模方法

针对一体化飞行器高度耦合的非线性气动问题,提出了一种基于移动最小二乘法的气动力数据建模方法;首先,对影响模型精度的因素进行了分析;接着,在构建移动最小二乘模型时采用遗传算法获取最佳支撑域半径以及最佳影响因子β,提高近似精度从而达到减少样本点的目的;得到泛化能力较强的气动力模型,并与偏最小二乘方法的建模结果进行对比;实验结果表明:移动最小二乘法的建模效果优于偏最小二乘方法,预测误差较小,证明了将该方法应用于气动数据建模是可行的。     

基于最小二乘法的冗余信息数据融合算法实现

为了有效融合多传感器冗余系统量测信息,使状态的估计值更接近于状态的真实值,实现高精度和高可靠性的状态估计,采取了基于最优加权的最小二乘算法、有限窗加权的最小二乘算法和自学习加权最小二乘算法,分别对多传感器实测数据进行融合处理,融合后数据的方差大幅度降低,估计精度显著提高。并与传统的最小二乘算法进行了仿真对比,结果表明,这3种方法较最小二乘算法融合精度更高,其中,自学习加权的最小二乘融合算法既考虑了历史数据的作用,又考虑了环境噪声和新的采样值的影响,增强了对噪声检测的敏感性,估计效果较好。     

最小二乘有限元法和有限体积法在CFD中的应用比较

为比较最小二乘有限元法（Least Square Finite Element Method,LSFEM）和有限体积法在CFD应用中的优劣,采用最小二乘法离散不可压N-S方程的有限元模型,得到正定对称线性系统,采用高效的预处理共轭梯度法求解方程组;利用LSFEM和基于有限体积法的FLUENT分别计算Kovasznay流动、定常二维和三维后台阶流动以及非定常圆柱绕流等4个实例并比较计算结果.结果表明,LSFEM比有限体积法的收敛性和精确性更好,在CFD领域的应用价值很高.     

基于修订矩阵的最小二乘法多传感器融合障碍物位置估计

在障碍物位置检测时,由于传感器测量误差等不确定因素的存在,希望通过多传感器融合降低不确定性使得位置估计值更为可靠.提出了一种基于修订矩阵的最小二乘法多传感器融合估计新方法.根据红外传感器得出的先验信息建立修订矩阵,再由最小二乘法的原理得出线性可信度加权方程.分别对加入和不加入修订矩阵进行仿真和"未来之星"移动机器人实验...     

基于最小二乘法的pH值温度补偿系统设计

温度对水样的pH值和pH值传感器复合电极电位都有影响,通过对pH值测量原理的分析,提出以最小二乘法为原理的pH值传感器温度补偿模型,设计了以ATMEGA128单片机为核心控制器的水样pH值测量系统.通过对测试数据分析表明:该系统测量的数据精度较高,实现了对水样pH的精确测量.     

基于IGG抗差最小二乘法的三相配电网谐波状态估计

针对传统最小二乘法在谐波状态估计量测数据中混有粗差时的处理能力不足,提出了一种基于IGG法的抗差最小二乘法。抗差估计是统计学里面常用的一种针对数据中含有粗差的处理方法,而抗差最小二乘法就是将抗差估计和最小二乘法相结合的一种新的估计方法。该方法对量测数据进行降权、保权和淘汰,改善量测数据的权重,从而抵御了粗差对估计结果带来的恶劣影响。同时,目前大多数的配电网谐波状态估计模型采用简化的单相模型,并未考虑配电网三相不平衡的特点,本文建立了配电网的三相数学模型,并采用IEEE33节点系统进行仿真分析,在量测数据中混有粗差时分别运用抗差最小二乘法和传统最小二乘法求解并对估计结果进行误差对比,算例结果表明了抗差最小二乘法具有较强的抗差能力且估计精度优于传统最小二乘法。     

联合多通道特征与最小二乘决策的人脸反欺诈方法

为了应对大量的欺诈攻击,如照片攻击和视频攻击,提出了一种基于多通道特征与最小二乘法决策的人脸反欺诈方法。一方面,将人脸在不同颜色空间分量上的梯度特征进行加权融合。另一方面,为了提高实验的鲁棒性,引入BSIF纹理特征与CNN的卷积特征,并用最小二乘法对分类的结果进行最优的决策判断。实验在replay-attack和CASIA两个数据集上进行测试,其中在replay-attack数据集上的EER和HTER分别降低到了3.52%与4.63%,在CASIA数据集上的EER和HTER分别降低到了6.02%和6.45%,与目前最优的算法有一定的竞争力,表明该方法对不同方式的欺诈攻击有较好的检测效果。     

基于改进GVF和最小二乘法的弱边界椭圆提取

提出一种新的基于改进GVF模型和最小二乘原理的快速、抗噪、弱边界椭圆提取算法。该方法首先通过中值滤波和弱边界梯度增强进行图像预处理，然后利用区域灰度的先验知识，引入高斯型模糊贴近度，与气球力结合形成模糊气球力和GVF场共同形成外力。模糊气球力在压痕区内形成很大推力使控点向边界快速移动，在边界处力很小，在边界外形成迅速加大的斥力，将控点推回边界。控点每迭代一定次数后，利用最小二乘原理，估算出椭圆准确位置，对椭圆边界采样作为新的初始轮廓，重新进行迭代，形成有约束形变。此方法应用到赤足足迹分析系统中，能够对常规方法很难处理的存在模糊、纹理噪声、大斑点噪声的弱边界图像，准确提取出椭圆轮廓，而且将经典GVF迭代次数减少一半以上，结果令人满意。