基于线性约束最小平方方法的神经数据融合算法与实现

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作者 朱涛 李吉星 胡兆玲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第5期94-95,162,共3页

提出了一种基于线性约束最小平方(Linear Constrained Least Square)方法的神经数据融合算法。LCLS方法用来最小化线性融合信息的能量，而神经网络算法则用来处理出现于LCLS方法中的样本协方差矩阵的不良条件和奇异性问题。此算法用软... 提出了一种基于线性约束最小平方(Linear Constrained Least Square)方法的神经数据融合算法。LCLS方法用来最小化线性融合信息的能量，而神经网络算法则用来处理出现于LCLS方法中的样本协方差矩阵的不良条件和奇异性问题。此算法用软件和硬件都能实现。与已有的融合方法相比，文章提出的神经数据融合方法具有非偏倚的统计特性而且不需要关于噪声协方差的任何先验知识。将此方法应用于图像融合，结果显示这种方法能增强输出结果的质量。 展开更多

关键词 数据融合 线性约束最小平方方法 神经网络算法 计算机 多传感器系统

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一种偏振定标单元方位角误差的约束非线性最小化优化定标方法

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作者 闫凯 郭晶 《天文学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期80-90,共11页

偏振定标单元(Polarization Calibration Unit,PCU)对于定标由偏振系统和天文望远镜产生的仪器偏振至关重要,然而偏振定标单元中偏振元件光轴的方位角误差是限制定标精度的主要因素之一.为解决该问题,提出了一种基于约束非线性最小化优... 偏振定标单元(Polarization Calibration Unit,PCU)对于定标由偏振系统和天文望远镜产生的仪器偏振至关重要,然而偏振定标单元中偏振元件光轴的方位角误差是限制定标精度的主要因素之一.为解决该问题,提出了一种基于约束非线性最小化优化的方位角误差定标方法,该方法具有定标精度高、定标速度快的优点.首先将偏振定标单元中的线性偏振片和四分之一波片的光轴方位角误差设置为两个待优化的自由变量,然后利用产生和测量的Stokes参数以及偏振定标获得的响应矩阵定义优化目标函数,最终使用约束非线性最小化优化方法来确定两个偏振元件的方位角误差.分别从理论模拟和实际测量两个方面对优化方法进行了验证,实验结果表明,该优化方法能够成功获得上述两个方位角误差,精度分别优于2.79′和2.72′.此外,从理论上计算分析了不同方位角误差对各Stokes分量的影响情况.该优化方法有望应用到我国太阳望远镜中偏振定标装置的误差定标及研制之中. 展开更多

关键词 仪器:偏振仪 仪器:偏振定标单元 方法:方位角误差定标 方法:约束非线性最小化 技术:优化

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带线性约束的最小一乘问题

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作者 李吉桂 《华南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 1989年第2期93-96,共4页

本文作为[3]的续篇,考察了带线性约束的最小一乘问题的解的存在唯一性,并制定了计算方案.该计算方案利用了每一轮选代的已有结果,其效率一般比较高.

关键词 最小一乘问题 线性约束 线性规划 误差平方和最小 绝对误差和最小 回归分析

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基于加权双线性方法的带约束自定位算法

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作者 高雪 彭力 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期70-74,共5页

针对无线传感器网络中无锚节点与传感器节点无法互相通信的应用场景,提出一种节点自定位算法。引入信号源,使传感器节点可接收到信号源发射的信号,根据信号从信号源到传感器节点的传播时间获得两者间的观测距离,将观测方程线性化表示为... 针对无线传感器网络中无锚节点与传感器节点无法互相通信的应用场景,提出一种节点自定位算法。引入信号源,使传感器节点可接收到信号源发射的信号,根据信号从信号源到传感器节点的传播时间获得两者间的观测距离,将观测方程线性化表示为矩阵线性相乘的形式,对其中的距离矩阵采用奇异值分解(SVD)实现传感器节点的初始定位。为了消除自定位问题固有的平移、伸缩、旋转,引入位置约束,并考虑观测噪声的统计特性及其对SVD引起的扰动,再次对代价函数线性化后采用加权最小二乘估计实现对传感器节点初始定位的校正。仿真结果表明,该算法比仅使用最小二乘估计的自定位算法具有更高的定位精度。 展开更多

关键词 无线传感器网络 传播时间 双线性方法 位置约束 全局坐标系 加权最小二乘估计

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部分线性变系数模型的随机约束岭估计 被引量：10

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作者 刘超 韦杰 魏传华 《应用数学》 CSCD 北大核心 2017年第4期774-779,共6页

作为变系数模型和部分线性模型的推广,部分线性变系数模型近年来得到越来越多的关注.本文考虑该模型在线性部分自变量存在多重共线性并且参数分量附加有随机约束条件时的估计问题.基于profile最小二乘技术以及岭估计和混合估计方法,构... 作为变系数模型和部分线性模型的推广,部分线性变系数模型近年来得到越来越多的关注.本文考虑该模型在线性部分自变量存在多重共线性并且参数分量附加有随机约束条件时的估计问题.基于profile最小二乘技术以及岭估计和混合估计方法,构造参数分量的profile混合岭估计,并且研究所提估计量的渐近性质.最后利用数值模拟验证所提估计方法的有效性. 展开更多

关键词 部分线性变系数模型 多重共线性 随机线性约束 Profile最小二乘方法 混合估计 岭估计

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线性回归模型在因变量缺失下的约束估计 被引量：3

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作者 安佰玲 王森 胡洪胜 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2013年第11期19-21,共3页

文章主要研究了线性回归模型在因变量缺失下的约束估计,基于完整数据方法和单点插补方法,我们给出了模型系数的两种约束估计,并研究了估计量的渐近正态性.最后,我们通过数值模拟验证了所提方法的有效性。

关键词 线性回归模型 缺失数据 插补方法 最小二乘估计 约束估计

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有界约束平差模型的变量代换方法 被引量：1

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作者 张立艳 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2018年第11期83-85,89,共4页

对于含有界约束的最小二乘平差模型,一般是采用约束最优化理论迭代求解,它要求迭代搜索方向是可行下降方向,而无约束最优化问题无需考虑搜索方向的可行性。因此,无约束极值问题的求解比相应的约束极值问题简单。本文将含有上下界的模型... 对于含有界约束的最小二乘平差模型,一般是采用约束最优化理论迭代求解,它要求迭代搜索方向是可行下降方向,而无约束最优化问题无需考虑搜索方向的可行性。因此,无约束极值问题的求解比相应的约束极值问题简单。本文将含有上下界的模型参数进行两种典型的变量代换,将约束最小二乘平差问题转化为非线性最小二乘平差模型求解。数值实例表明,有界约束平差模型的变量代换方法有效可行。 展开更多

关键词 不等式约束最小二乘 有效集方法 反正切变换 正弦变换 非线性最小二乘

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部分线性变系数测量误差模型的随机约束估计 被引量：4

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作者 李腾 苏宇楠 魏传华 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第7期21-23,共3页

文章考虑部分线性变系数模型在线性部分自变量存在测量误差并且参数分量附加有随机约束条件时的估计问题。基于校正profile最小二乘估计和混合估计方法,提出了参数分量的校正profile混合估计,并且给出了所提估计量的渐近性质。利用数值... 文章考虑部分线性变系数模型在线性部分自变量存在测量误差并且参数分量附加有随机约束条件时的估计问题。基于校正profile最小二乘估计和混合估计方法,提出了参数分量的校正profile混合估计,并且给出了所提估计量的渐近性质。利用数值模拟验证了所提估计方法的有效性。 展开更多

关键词 部分线性变系数模型 测量误差 Profile最小二乘方法 随机线性约束 混合估计

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用同伦方法反演非饱和土中溶质迁移参数 被引量：12

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作者 崔凯 杨国伟 +1 位作者 李兴斯 李宝元 《力学学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期307-312,共6页

非饱和土中溶质迁移参数反演问题可以归结为非线性算子方程的求解问题.将同伦方法引入该问题的求解,通过构造线性同伦将原问题转化为求解同伦函数最小值的无约束优化问题.同时在分析了同伦参数正则化效应的基础上,提出一种两段同伦参数... 非饱和土中溶质迁移参数反演问题可以归结为非线性算子方程的求解问题.将同伦方法引入该问题的求解,通过构造线性同伦将原问题转化为求解同伦函数最小值的无约束优化问题.同时在分析了同伦参数正则化效应的基础上,提出一种两段同伦参数修正方法.即在求解的初始阶段,根据拟Sigmoid函数调整同伦参数, 以追踪同伦路径,保证计算稳定地进行;在迭代的后期,采用与残差相关的同伦参数修正方法,以抵抗观测噪声对求解的影响.数值算例为求解带有平衡及非平衡吸附效应的一维非饱和土中溶质迁移模型参数反演问题, 计算结果表明了该方法的大范围收敛性及较强的抵抗观测噪声的能力. 展开更多

关键词 非饱和土 迁移参数 同伦方法 Sigmoid函数 非线性算子方程 无约束优化问题 大范围收敛性 反演问题 修正方法 观测噪声 函数最小值 求解问题 问题转化 初始阶段 同伦路径 模型参数 溶质迁移 吸附效应 数值算例 计算结果

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谢尔曼单位线识别新方法

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作者 程银才 王军 李明华 《中国农村水利水电》 北大核心 2016年第11期74-75,81,共3页

分析了传统的谢尔曼单位线推求方法易出现锯齿、多峰和负值的不合理现象的原因,提出了谢尔曼单位线识别的两步法:1采用约束的非线性最小二乘法识别单位线,以消除单位线出现负值的可能;2采用离散傅里叶级数对第一步的结果实施光滑,以消... 分析了传统的谢尔曼单位线推求方法易出现锯齿、多峰和负值的不合理现象的原因,提出了谢尔曼单位线识别的两步法:1采用约束的非线性最小二乘法识别单位线,以消除单位线出现负值的可能;2采用离散傅里叶级数对第一步的结果实施光滑,以消除单位线的锯齿和多峰现象,最后给出了一个计算示例。结果表明,新方法克服了传统方法识别单位线的不足,在工程实践上可以参考应用。 展开更多

关键词 谢尔曼单位线 识别 约束非线性最小二乘法 离散傅里叶级数 方法

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基于低维约束嵌入的分布参数系统建模 被引量：1

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作者 周朝君 黄明辉 陆新江 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2154-2162,共9页

针对分布参数系统受时空耦合特性、强非线性、复杂的能量交换以及未知因素等的影响,难以精确建模的问题,提出基于数据驱动的低维约束嵌入建模方法.以数据流形分布为基础,考虑数据局部非线性和全局非线性;通过非线性映射和流形学习方法,... 针对分布参数系统受时空耦合特性、强非线性、复杂的能量交换以及未知因素等的影响,难以精确建模的问题,提出基于数据驱动的低维约束嵌入建模方法.以数据流形分布为基础,考虑数据局部非线性和全局非线性;通过非线性映射和流形学习方法,保证数据局部流形结构的非线性联系;约束非局部流形结构,避免数据在低维空间内发生混乱现象;采用最小二乘支持向量机建立时序模型,获得时间方向上的动态特征,并通过时空整合,重构系统完整的预测模型.热过程的实验结果表明,所提出的方法能有效建立强非线性分布参数系统的模型,与传统方法对比,具有更强的建模性能与预测能力. 展开更多

关键词 分布参数系统 强非线性 流形学习 核方法 低维约束 最小二乘支持向量机

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自变量也含误差的非线性模型拟合 被引量：3

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作者 葛宏立 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1996年第2期73-77,共5页

该文用最小平方距离法详细推导了部分或全部自变量也含随机误差的非线性回归模型的参数估计方法。方差已知和方差未知两种情况都进行了讨论。

关键词 非线性模型 拟合方法 最小平方距离法 自变量

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抗间歇采样转发干扰的发射波形与失配滤波器联合优化算法 被引量：1

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作者 刘茜 戴奉周 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1855-1866,共12页

间歇采样转发干扰(interrupted sampling repeater jamming,ISRJ)与发射信号之间具有强相关性,若在接收端采用匹配滤波处理则会产生多个数量可控的高逼真假目标,对雷达的检测性能具有极大的干扰。针对上述问题,提出了一种抗ISRJ的发射... 间歇采样转发干扰(interrupted sampling repeater jamming,ISRJ)与发射信号之间具有强相关性,若在接收端采用匹配滤波处理则会产生多个数量可控的高逼真假目标,对雷达的检测性能具有极大的干扰。针对上述问题,提出了一种抗ISRJ的发射波形和接收滤波器联合优化算法,将失配滤波体制下的信噪比(signal to noise ratio,SNR)损失、发射信号恒模约束以及滤波器能量约束考虑在内,以最小化干扰信号归一化脉压后峰值、失配滤波输出信号积分副主比以及输出干信比,并采用主分量最小化(majorization-minimization,MM)方法与平方迭代加速算法提高算法运行速度。仿真结果表明,与其他同类方法相比,所提算法能在保证可靠抗干扰性能的同时,极大缩短运行时间,具有较好的实时性。 展开更多

关键词 间歇采样转发干扰 失配滤波 主分量最小化 平方迭代方法 恒模约束

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