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题名基于复共线性诊断的正则化方法
被引量：1
- 1
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作者
顾勇为
归庆明
张磊
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机构
信息工程大学测绘学院
信息工程大学理学院
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出处
《信息工程大学学报》
2007年第4期497-500,共4页
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基金
国家杰出青年科学基金项目(40125013)
国家自然科学基金项目(40474007)
+1 种基金
山东省重点开放实验室课题(SD040202)
河南省自然科学基金项目(0511010100)
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文摘
主要研究了大地测量中不适定问题的正则化方法。根据对复共线性诊断的结果,对未受到复共线性的危害影响或受到危害影响比较小的部分未知参数附加约束,提出了基于复共线性诊断的正则化方法,并给出了正则化矩阵和正则化参数的选取方法,得到了对不适定问题未知参数的一个新的估计。数值试验表明,新的估计估值准确性较好,有效地削弱和克服了复共线性对参数估计的不良影响,优于普通的岭估计。
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关键词
复共线性
信噪比检验
正则化方法
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Keywords
muhicollinearity
signal-to-noise ratio test
regularization
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分类号
P207
[天文地球—测绘科学与技术]
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题名以减小均方误差为目标的估计
- 2
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作者
顾勇为
归庆明
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机构
信息工程大学测绘学院
信息工程大学理学院
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出处
《信息工程大学学报》
2010年第3期364-367,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(40974009
40474007)
河南省基础与前沿技术研究计划资助项目(082300410240)
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文摘
文章分析了病态问题的特点,提出此时以最小方差为估计准则的LS估计常不能获得稳定的解,另一比较奏效的估计准则是均方误差最小。提出了均方误差意义下的最优线性估计,将其与正则化估计对照,获得了对正则化估计更加深入的认识,而正则化估计在均方误差意义下是优于最小二乘估计的。提出了基于正则化估计的单位权方差的无偏估计公式。
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关键词
均方误差
最优线性估计
正则化估计
单位权方差
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Keywords
mean squared errors
the best linear estimation
regularization
mean square of unit weight
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分类号
O241
[理学—计算数学]
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题名回归系数的t-k类估计
- 3
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作者
姚绍文
张颖芳
归庆明
顾勇为
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机构
河南理工大学数学与信息科学学院
信息工程大学理学院数理系
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出处
《河南理工大学学报（自然科学版）》
CAS
2006年第4期335-337,共3页
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基金
山东省重点开放实验室项目(SD040202)
河南省自然科学基金资助项目(0511010100)
+1 种基金
国家自然科学基金资助项目(40474007)
河南理工大学青年基金资助项目(P051004)
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文摘
在线性回归中,当设计矩阵的列向量间存在复共线性时,回归系数的最小二乘估计的性质显著变坏.为了消除或减弱复共线性对参数估计的影响,以获得更高精度的参数估计,在均方误差矩阵意义下,提出了回归系数的一类新的估计,即t-k类估计,它是对最小二乘估计的改进,是一种新的压缩有偏估计.并且与最小二乘(LS)估计、岭估计和主成分估计进行比较,给出了在均方误差矩阵意义下,t-k类估计优于这些估计的充要条件以及这些条件的检验方法.
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关键词
复共线性
岭估计
主成分估计
t—k类估计
均方误差矩阵
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Keywords
muhicollinearity
ordinary ridge regression （ORR） estimator
principal components regression （PCR） estimator
t - k class estimator
mean square error matrix （MSEM）
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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题名离散线性系统的岭型Kalman滤波及其算法
被引量：1
- 4
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作者
李永明
归庆明
焦玉兰
顾勇为
韩松辉
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机构
信息工程大学
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出处
《信息工程大学学报》
2015年第3期257-262,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(41174005
41474009)
中国卫星导航学术年会青年优秀论文获奖者资助课题
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文摘
从空间几何的角度分析了Kalman滤波中的病态性问题,提出了离散线性系统的岭型Kalman滤波及其算法,讨论了岭型Kalman滤波的性质,给出了选取岭参数的两种方法;数值模拟证明所给出的新算法能够有效改善观测矩阵的病态性对Kalman滤波的不良影响,提高了状态估计的精度。
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关键词
KALMAN滤波
病态性
岭型Kalman滤波
岭参数
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Keywords
Kalman filter
ill-condition
ridge type Kalman filter
ridge parameter
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分类号
O151.2
[理学—基础数学]
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