最小二乘法在企业信用评估中的应用

本文介绍了数据拟舍的最小二乘法的基本概念,制定企业信用评分标准,利用数据拟合的最小二乘法,基于作者在福建工商系统工作中使用的案件违法数据,对企业进行信用评估。     

移动最小二乘法在多功能传感器数据重构中的应用

针对传统最小二乘法全局拟合的局限性, 将一种新型的数值算法---移动最小二乘法应用于非线性多功能传感器的信号重构. 通过详细研究插值函数的构造方法及性质, 合理地选取基函数和权函数, 求出试函数的系数, 进而得到信号的重构值. 详细分析了基函数维数、影响域节点数及权函数因子对计算结果的影响, 并对最小二乘法以及移动最小二乘法的重构数据进行了对比, 重构的相对误差分别小于 15.3 % 和 1.03 %, 结果表明移动最小二乘法更适合非线性曲面拟合, 且适当地增加基函数维数或影响域节点数可以进一步提高数据重构的精度.     

最小二乘法在PLC模拟量测量系统标定中的应用

针对工程实际应用中,PLC多模拟量测量系统在干扰和设备温度漂移等多种因素的影响下,测试的不准确问题,提出了一种基于最小二乘法回归数学模型的PLC模拟量标定方法.根据最小二乘法的思想,推导了适合于PLC标定的具体计算过程,并给出了具体应用实例.实验结果表明,最小二乘法的拟合精度优于拉格朗日线性插值法,而且基于最小二乘法的PLC模拟量标定精度很高,从而保障了后续计算的精度.     

最小二乘法在热敏电阻测温中的应用

在生产实际及科学研究中,一些物理量之间的函数表达式很复杂,或它们之间的关系只能用一张数据表来表示,这就给研究工作带来了困难,因此我们希望用一个简单函数去近似这些变量之间的实际函数关系。这里介绍了最小二乘原理,并以实例的形式说明了如何使用matlab函数求解热敏电阻在测温中的拟合问题。     

全最小二乘法及其在参数估计中的应用

本文介绍了全最小二乘法的基本原理及其在参数估计中的应用.文中采用矩阵逼近和线性空间分解的理论推导了全最小二乘法的解及其性质,并且证明了全最小二乘解对数据拟合的残差平方和小于一般最小二乘解的残差平方和.仿真结果验证了理论,显示了全最小二乘法的优越性.     

基于Davidon最小二乘法的神经网络内模控制

为了将内模控制推广至非线性控制领域,本文将其与神经网络相结合,利用神经网络对任意非线性映射的逼近能力推导出一种能对非线性系统进行有效控制的神经网络内模控制器。在网络学习算法上采用收敛速度快的Ｄａｖｉｄｏｎ最小二乘法训练多层前馈神经网络,从而保证控制方案的实时性。仿真结果表明了该方法的有效性。     

应用最小二乘法辨识闭环系统

研究了有色噪声扰动下闭环系统参数的无偏估计问题.基于偏差补偿最小二乘辨识方法,提出了一种用于闭环辨识的偏差补偿最小二乘法.这种方法不需要对噪声建模,即可获得闭环系统前向通道和反馈通道传递函数中参数的渐近无偏估计.     

最小二乘法集合成员辨识

该文研究集合成员辨识方法,并利用最小二乘法（LS method)进行集合成员辨识。这个方法的特点是辨识在时域进行,先利用小二乘法作为计算工具,辨识出实际系统的标称模型,然后求出可行参数集。本方法计算量小,可行参数集比文献[3]的要小。     

一种基于最小二乘法的摄像机非线性校正方法

摄像机线性化技术是机器视觉研究中的关键技术之一。本文针对高速彩色摄像机的非线性特性导致的图像畸变问题,分析其产生原因并给出了基于线性化校正的具体实现方法。在Visflal C＋＋6．0环境下实现了此算法,并应用异性纤维清除系统当中。试验结果表明,该方法能够提高系统性能并有效检测皮棉中的异性纤维。     

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.     

在Maple平台上应用最小二乘法估算动力学参数

以大量实验数据为基础在Maple平台上运用最小二乘法,估算了气相苯加氢反应中反应速率常数及苯的吸附平衡常数,结果较为满意;并且估算了CO与Cl_2在活性炭表面上催化合成光气的反应中动力学的最优参数,计算值与实验值的最大相对误差不超过5%;最后推算了NO与H_2反应的反应速度方程式,计算值与文献值很相似。应用这种方法既克服手工计算的繁琐、工作量大的缺点,还能提高计算的精度,大大地方便了化学反应速率式的确定。     

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。     

一种铂电阻高准确度测温方法

介绍了一种应用铂电阻进行高准确度测温的方法。24位的Σ-Δ型A/D转换器AD7714的应用保证了0.001℃的测量分辨力,温度的采集采用了极其简洁的铂电阻平衡桥电路,测量软件中的对分搜索查表法使铂电阻测温不再存在T/R转换的非线性误差,用软件方法进行了测量值的零点和满幅的调准,使测量误差在全量程小于0.02℃。     

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。     

数学模型在测温系统中的应用

利用数值分析中的最小二乘法,采用n次(6次)多项式拟合出温度传感器的温度(t)与电阻(R)的代数关系。由于采用n次拟合,可以使系统温度的测量误差降低到0.2℃以下,达到许多实际场合的要求。系统采用FPGA芯片为控制核心,用硬件描述语言(VHDL)实现编码算法,以TSC传感器作为温度传感器,ADC0809作为模数转换器件,用LCD和数码管同时显示当前的实时温度。     

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。     

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。     

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...