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基于截断总体最小二乘法与L_(1)正则化的结构损伤识别
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作者 骆紫薇 蔡楚欣 +1 位作者 赖小李 刘焕林 《振动与冲击》 北大核心 2025年第15期217-223,共7页
模态参数因其易于获取且对结构损伤敏感等特点常被用于结构损伤识别。基于模态参数和有限元模型的损伤识别方法能有效定位和量化结构损伤,但在测量噪声和模型误差等因素的共同影响下,识别结果可能与实际情况存在较大偏差,难以准确评估... 模态参数因其易于获取且对结构损伤敏感等特点常被用于结构损伤识别。基于模态参数和有限元模型的损伤识别方法能有效定位和量化结构损伤,但在测量噪声和模型误差等因素的共同影响下,识别结果可能与实际情况存在较大偏差,难以准确评估结构的安全状态。针对此问题,基于截断总体最小二乘法与L_(1)正则化技术,提出了一种新的结构损伤识别方法。该方法首先分析了既有灵敏度方程中误差的来源;然后,通过截断总体最小二乘法构造了损伤折减系数改变量与模态参数改变量之间新的近似关系式;最后,结合结构损伤的稀疏性,引入L_(1)正则化对问题进行约束,以改善问题的不适定性并提高识别精度。数值仿真和试验结果表明,所提方法能有效地识别结构的多种损伤工况,且误判较少,具有较高的识别精度和较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 结构损伤识别 一阶灵敏度分析 L_(1)正则化 截断总体最小乘法
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基于变参递归网络和递归最小二乘的连续体机器人控制 被引量:1
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作者 张润宁 余鹏 谭宁 《自动化学报》 北大核心 2025年第1期90-103,共14页
连续体机器人通常由柔性材料制成,能够承受大幅度形变,在各领域具有广阔的应用前景.然而,其软体结构和非传统的驱动机制也带来了诸多非线性因素,使得其状态和运动难以被精确建模.因此,为连续体机器人设计了一种无模型控制方案.该方案一... 连续体机器人通常由柔性材料制成,能够承受大幅度形变,在各领域具有广阔的应用前景.然而,其软体结构和非传统的驱动机制也带来了诸多非线性因素,使得其状态和运动难以被精确建模.因此,为连续体机器人设计了一种无模型控制方案.该方案一方面通过变参递归神经网络(Varying parameter-recursive neural network,VP-RNN)求解连续体机器人的逆运动学,以实现高精度运动控制,另一方面使用递归最小二乘法(Recursive least square,RLS)基于实时数据估计和更新机器人雅可比矩阵伪逆,以避免机器人的解析建模.最后,通过仿真模拟和实物实验验证了所提出控制方案的可行性、精确性和鲁棒性,并通过一系列对比实验突出了所提出方法的优势.该方法率先研究基于递归最小二乘法的连续体机器人雅可比矩阵伪逆估计,对未来的连续体机器人研究具有一定的启示作用. 展开更多
关键词 连续体机器人 无模型控制 变参递归神经网络 递归最小乘法
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基于抗差总体最小二乘法的电力系统谐波状态估计 被引量:27
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作者 牛胜锁 张达 +1 位作者 梁志瑞 霍晓娣 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期106-111,共6页
介绍了谐波状态估计的数学模型及最小二乘和总体最小二乘的求解算法,综合考虑测量误差和参数误差的影响,利用总体最小二乘法进行谐波状态估计。分析了测量粗差对估计结果的影响,针对总体最小二乘法不具备抑制粗差能力的缺点,提出利用抗... 介绍了谐波状态估计的数学模型及最小二乘和总体最小二乘的求解算法,综合考虑测量误差和参数误差的影响,利用总体最小二乘法进行谐波状态估计。分析了测量粗差对估计结果的影响,针对总体最小二乘法不具备抑制粗差能力的缺点,提出利用抗差总体最小二乘法进行谐波状态估计。用Matlab搭建了IEEE-14节点谐波测试系统仿真模型,在测量数据和参数矩阵中分别加入含有粗差的正态分布误差及正态分布误差,画出概率密度曲线图,并对总体最小二乘法、抗差最小二乘法和抗差总体最小二乘法进行比较,结果表明利用抗差总体最小二乘法能够得到更精确的谐波状态估计结果。 展开更多
关键词 谐波状态估计 测量误差 参数误差 总体最小乘法 抗差总体最小乘法
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基于K-均值聚类和传统递归最小二乘法的高光谱图像无损压缩 被引量:16
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作者 高放 孙长建 +1 位作者 邵庆龙 郭树旭 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期2709-2714,共6页
针对基于预测的高光谱图像无损压缩算法压缩比低的问题,该文将聚类算法与高光谱图像预测压缩算法相结合,提出一种基于K-均值聚类和传统递归最小二乘法的高光谱图像无损压缩算法。首先,对高光谱图像按光谱矢量进行K-均值聚类以提升同类... 针对基于预测的高光谱图像无损压缩算法压缩比低的问题,该文将聚类算法与高光谱图像预测压缩算法相结合,提出一种基于K-均值聚类和传统递归最小二乘法的高光谱图像无损压缩算法。首先,对高光谱图像按光谱矢量进行K-均值聚类以提升同类光谱矢量间的相似度。然后,对每一聚类群分别使用传统递归最小二乘法进行预测,消除高光谱图像的空间冗余和谱间冗余。最后,对预测误差图像进行算术编码,完成高光谱图像压缩过程。对AVIRIS 2006高光谱数据进行仿真实验,所提算法对16位校正图像、16位未校正图像和12位未校正图像分别取得了4.63倍,2.82倍和4.77倍的压缩比,优于同类型已报道的各种算法。 展开更多
关键词 高光谱图像 图像压缩 递归最小乘法 聚类
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基于奇异值总体最小二乘法的间谐波估计算法 被引量:35
5
作者 沈睿佼 杨洪耕 吴昊 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第23期45-49,共5页
通过分析噪声误差,提出采用奇异值总体最小二乘(singularvaluedecompositiontotalleastsquares,SVDTLS)算法进行间谐波频率估计,即同时考虑矩阵方程两边的噪声干扰,采用SVDTLS算法求解该情况下的最小范数解,通过对增广矩阵进行奇异值分... 通过分析噪声误差,提出采用奇异值总体最小二乘(singularvaluedecompositiontotalleastsquares,SVDTLS)算法进行间谐波频率估计,即同时考虑矩阵方程两边的噪声干扰,采用SVDTLS算法求解该情况下的最小范数解,通过对增广矩阵进行奇异值分解(singularvaluedecomposition,SVD),采用简单实用的与信噪比相关的主奇异值个数确定方法对分解的右奇异矩阵进行存储计算,得到了较精确的间谐波频率估计结果。仿真结果表明,该算法具有良好的抗噪性能和数值稳定性,在低信噪比情况下可准确提取信号的频率。 展开更多
关键词 间谐波 奇异值分解(SVD) 总体最小乘法 增广矩阵 主奇异值
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递推阻尼最小二乘法的收敛性与稳定性 被引量:9
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作者 陈增强 林茂琼 袁著祉 《应用数学和力学》 EI CSCD 北大核心 2000年第2期209-214,共6页
递推最小二乘法是参数辨识中最常用的方法,但容易产生参数爆发现象· 因此对一种更稳定的辨识方法———递推阻尼最小二乘法进行了收敛特性的分析· 在使用算法之前先归一化测量向量,结果表明,参数化距离收敛于一个零均值随... 递推最小二乘法是参数辨识中最常用的方法,但容易产生参数爆发现象· 因此对一种更稳定的辨识方法———递推阻尼最小二乘法进行了收敛特性的分析· 在使用算法之前先归一化测量向量,结果表明,参数化距离收敛于一个零均值随机变量,并且在持续激励条件下,适应增益矩阵的条件数有界· 参数化距离的方差有界· 展开更多
关键词 系统辨识 最小乘法 推算法 收敛性 稳定性
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递推阻尼最小二乘法 被引量:14
7
作者 林茂琼 陈增强 袁著祉 《高校应用数学学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2000年第1期113-118,共6页
递推最小二乘法是参数辨识中最常用的方法,但容易产生参数爆发现象.本文推导了一种更稳定的辨识方法——阻尼最小二乘法的递推求解算法.
关键词 系统辨识 阻尼最小乘法 推算法 矩阵求逆引
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基于总体最小二乘法的图像降噪 被引量:5
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作者 李轩 宋占杰 +1 位作者 王颖 李明明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第24期206-207,210,共3页
来自图像传感器的数字图像会受到各种噪声的干扰,其中主要包括加性噪声、乘性噪声和混合噪声。乘性噪声随信号幅度改变而改变,没有理想的去除方法。为此,运用基于总体最小二乘法的图像估计降噪方法,研究图像块尺寸选取对降噪性能的影响... 来自图像传感器的数字图像会受到各种噪声的干扰,其中主要包括加性噪声、乘性噪声和混合噪声。乘性噪声随信号幅度改变而改变,没有理想的去除方法。为此,运用基于总体最小二乘法的图像估计降噪方法,研究图像块尺寸选取对降噪性能的影响,分析成像系统中去马赛克环节影响噪声传播的内在规律,并通过比较实验给出总体最小二乘法降噪的性能优势。 展开更多
关键词 图像降噪 去马赛克 总体最小乘法 乘性噪声
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一种新型径向基函数神经网络学习算法——递归正交最小二乘法(ROLS) 被引量:7
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作者 张兴兰 曹长修 梅彬 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第10期56-60,共5页
径向基函数神经网络在很多领域都得到了成功的应用。但迄今为止仍没有一种有效的方法来确定隐层中心数目。笔者将递归正交最小二乘 (ROLS)方法引入RBFNN建模训练 ,利用ROLS算法训练网络后所得的有用信息 ,采用后向选择算法 ,逐步去掉那... 径向基函数神经网络在很多领域都得到了成功的应用。但迄今为止仍没有一种有效的方法来确定隐层中心数目。笔者将递归正交最小二乘 (ROLS)方法引入RBFNN建模训练 ,利用ROLS算法训练网络后所得的有用信息 ,采用后向选择算法 ,逐步去掉那些使网络残差增加最小的中心 ,在得到网络有效中心的同时 ,还满足了精度要求 ,从而大大简化了RBF网络结构 ,节约了大量的存储空间以及计算量。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 学习算法 递归正交最小乘法 ROLS 后向选择算法 网络结构
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总体最小二乘法在惯导原位标定中的应用 被引量:5
10
作者 读德方 赵国荣 周建军 《电光与控制》 北大核心 2011年第4期89-92,共4页
惯导系统原位标定是提高恒战状态下惯导性能的重要手段。在原位标定输入输出观测数据均含有噪声的情况下,应用传统的最小二乘法进行参数辨识将会得到有偏的结果。因此,为了提高惯导误差参数的标定精度,研究了总体最小二乘法在惯导原位... 惯导系统原位标定是提高恒战状态下惯导性能的重要手段。在原位标定输入输出观测数据均含有噪声的情况下,应用传统的最小二乘法进行参数辨识将会得到有偏的结果。因此,为了提高惯导误差参数的标定精度,研究了总体最小二乘法在惯导原位标定数据处理中的应用。首先给出一种16位置标定方案,推导了考虑框架轴、陀螺和加速度计安装误差的惯导系统误差模型,讨论了总体最小二乘法,并分别应用最小二乘法和总体最小二乘法辨识惯导系统的36项误差参数。仿真表明,总体最小二乘法对误差参数的辨识效果优于传统的最小二乘法,满足原位标定精度的要求。 展开更多
关键词 惯导系统 原位标定 总体最小乘法 参数辨识
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基于总体最小二乘法的RAIM算法模型改进 被引量:3
11
作者 杨传森 徐肖豪 刘瑞华 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1354-1357,1369,共5页
最小二乘残差RAIM算法中的伪距观测模型线性化过程会形成截断误差。考虑环境噪声对数据矩阵和观测值的扰动影响,给出了RAIM解算模型;采用总体最小二乘法估计准则,使残差更精确,数据可靠性更高,提高了RAIM算法的定位解算的精度与可靠性... 最小二乘残差RAIM算法中的伪距观测模型线性化过程会形成截断误差。考虑环境噪声对数据矩阵和观测值的扰动影响,给出了RAIM解算模型;采用总体最小二乘法估计准则,使残差更精确,数据可靠性更高,提高了RAIM算法的定位解算的精度与可靠性。分别采用总体最小二乘残差法和最小二乘残差法对实测数据进行了处理,分析结果验证了总体最小二乘法优于最小二乘残差法,说明了该算法具有可用性。 展开更多
关键词 总体最小乘法 RAIM算法 最小奇异值
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截断总体最小二乘法在抑制地磁导航磁力仪随机误差方面的应用 被引量:3
12
作者 王立辉 余乐 +1 位作者 梁冰冰 乔楠 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期763-768,共6页
三轴磁力仪的随机误差补偿技术是当前水下地磁导航领域的研究热点。传统上采用最小二乘法或其相关改进方法进行误差修正,是基于假设随机误差为高斯分布或者没有考虑到磁力仪观测方程的病态问题。将总体最小二乘方法与正则化方法结合起来... 三轴磁力仪的随机误差补偿技术是当前水下地磁导航领域的研究热点。传统上采用最小二乘法或其相关改进方法进行误差修正,是基于假设随机误差为高斯分布或者没有考虑到磁力仪观测方程的病态问题。将总体最小二乘方法与正则化方法结合起来,提出一种截断总体最小二乘法,来处理观测方程两边都存在随机误差的病态问题。仿真结果表明,截断总体二乘法能很好地抑制磁力仪测量中的病态影响,且将经过截断总体二乘法标定前后的残差减小至10 n T以内。此外,比起最小二乘法补偿和总体最小二乘法补偿后的测量数据,经过截断总体最小二乘法补偿后的测量数据更加接近真实值,达到了抑制随机误差的目的。 展开更多
关键词 水下地磁导航 三轴磁力仪 病态问题 截断总体最小乘法 随机误差补偿
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总体最小二乘法在初轨计算中的应用 被引量:2
13
作者 陈务深 掌静 +1 位作者 马静远 陆本魁 《天文学报》 CSCD 北大核心 2006年第2期186-191,共6页
在分析了UVM2方法条件方程特点的基础上,将总体最小二乘法(TLS)引入轨道计算中,避免了原算法中对活力公式的线性化处理.仿真和实测计算结果表明,将TLS应用于UVM2是有效的.
关键词 天体力学:初轨计算 单位矢量法 总体最小乘法
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一种基于递归最小二乘法的强化学习算法及其应用研究 被引量:3
14
作者 沈智鹏 郭晨 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第8期213-216,共4页
文章推导了递归最小二乘瞬时差分法,较通常的瞬时差分法有样本使用效率高,收敛速度快,计算量少等特点。并将基于递归最小二乘的强化学习应用于船舶航向控制,克服了通常智能算法的学习需要一定数量样本数据的缺陷,对控制器的参数进行在... 文章推导了递归最小二乘瞬时差分法,较通常的瞬时差分法有样本使用效率高,收敛速度快,计算量少等特点。并将基于递归最小二乘的强化学习应用于船舶航向控制,克服了通常智能算法的学习需要一定数量样本数据的缺陷,对控制器的参数进行在线学习与调整,可以在一定程度上解决船舶运动中的不确定性问题,仿真结果表明,在有各种分浪流干扰的条件下,船舶航向的控制仍能取得令人满意的效果,说明该算法是有效可行的。 展开更多
关键词 递归最小乘法 瞬时差分法 强化学习 船舶航向控制
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总体最小二乘法在七参数坐标转换中的探讨 被引量:4
15
作者 刘珺 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2015年第S1期136-138,144,共4页
基于EIV的总体最小二乘(TLS)在许多坐标转换问题中得到了广泛的研究并具有一定的适用性。为了探讨TLS法在七参数坐标转换模型中是否同样一定优于经典LS法,本文通过算例比较LS法和TLS法所得转换参数解以及相应的参数精度。结果表明,相比... 基于EIV的总体最小二乘(TLS)在许多坐标转换问题中得到了广泛的研究并具有一定的适用性。为了探讨TLS法在七参数坐标转换模型中是否同样一定优于经典LS法,本文通过算例比较LS法和TLS法所得转换参数解以及相应的参数精度。结果表明,相比于LS法,TLS在精度上有一些优势,但是所得的转换参数解是没有显著差异,运算也相对复杂。那么,在七参数坐标转换的工程应用中,为了简化计算过程,仍可直接采用LS法来求解其转换参数值。 展开更多
关键词 总体最小乘法 最小乘法 七参数坐标转换
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基于改进的递归最小二乘法的滤波器研究 被引量:2
16
作者 白迪 《广东电力》 2011年第3期14-16,共3页
分析了基于递归最小二乘法(recursive least-squares,RLS)的自适应滤波算法,并针对非平稳环境下RLS算法跟踪能力差,导致误差大的问题,通过调节RLS算法中的指数加权因子λ,叠加一个自适应记忆,优化其跟踪性能。理论分析和计算机仿真均表... 分析了基于递归最小二乘法(recursive least-squares,RLS)的自适应滤波算法,并针对非平稳环境下RLS算法跟踪能力差,导致误差大的问题,通过调节RLS算法中的指数加权因子λ,叠加一个自适应记忆,优化其跟踪性能。理论分析和计算机仿真均表明,带有自适应记忆的RLS算法具有较快的自适应跟踪能力和较好的稳态性能,优于其他算法。 展开更多
关键词 递归最小乘法 自适应滤波 电力系统 自适应记忆
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递归最小二乘法追踪电压闪变包络线 被引量:5
17
作者 陈雪松 杨洪耕 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2006年第6期30-32,共3页
应用常规递归最小二乘法(RLS)同时估计2个或2个以上变量时容易产生较大误差,改进RLS根据情况选择遗忘因子的个数:利用前一次估计的结果,把误差分散到不同参数,然后各自选用合适的遗忘因子,使各参数以不同的比率变化,优化追踪结果。通过M... 应用常规递归最小二乘法(RLS)同时估计2个或2个以上变量时容易产生较大误差,改进RLS根据情况选择遗忘因子的个数:利用前一次估计的结果,把误差分散到不同参数,然后各自选用合适的遗忘因子,使各参数以不同的比率变化,优化追踪结果。通过Matlab仿真,分别用常规RLS和改进RLS追踪电压闪变的包络线和初相角,用改进RLS追踪单频、多频闪变及其加噪后的包络线幅值,并对包络线进行了快速傅里叶变换分析。结果证实该方法提高了准确性。 展开更多
关键词 电压闪变 递归最小乘法 遗忘因子 包络线追踪
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基于总体最小二乘法的蛋白质肽链逆运动学拟合 被引量:1
18
作者 张红亮 李立 《中国生物化学与分子生物学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第8期770-775,共6页
提出一种在给定构象下计算蛋白质多肽链中所有二面角的新方法.通过总体最小二乘法将每个肽单位中的6个原子拟合为1个肽平面,将连续平面之间包含的角定义为二面角,并以数值实验证明了该方法的有效性.精确的二面角值对很多蛋白质分析方法... 提出一种在给定构象下计算蛋白质多肽链中所有二面角的新方法.通过总体最小二乘法将每个肽单位中的6个原子拟合为1个肽平面,将连续平面之间包含的角定义为二面角,并以数值实验证明了该方法的有效性.精确的二面角值对很多蛋白质分析方法意义重大,特别是将二面角作为基本结构参数的同源建模法. 展开更多
关键词 肽链 面角 总体最小乘法 均方根误差
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稳健总体最小二乘法一元线性回归的相对有效性探讨 被引量:2
19
作者 刘清 葛永慧 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第24期14-17,共4页
文章运用不同的误差(粗差)影响模型、不同的稳健估计方法和不同的斜率,利用仿真实验的方法探讨了在一元线性回归问题中稳健最小二乘法(RLS)和稳健总体最小二乘法(RTLS)的相对有效性。结果表明,RLS和RTLS相对于观测值(因变量)的估值,RLS... 文章运用不同的误差(粗差)影响模型、不同的稳健估计方法和不同的斜率,利用仿真实验的方法探讨了在一元线性回归问题中稳健最小二乘法(RLS)和稳健总体最小二乘法(RTLS)的相对有效性。结果表明,RLS和RTLS相对于观测值(因变量)的估值,RLS大多数情况下都优于RTLS,在个别情况下RTLS优于RLS。RLS和RTLS相对于回归系数的估值,RLS更优。对于一元线性回归,RTLS相对于RLS并没有明显的优越性。 展开更多
关键词 一元线性回归 稳健最小乘法 稳健总体最小乘法 仿真实验 相对有效性
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系数矩阵包含粗差时稳健总体最小二乘法一元线性回归的相对有效性 被引量:1
20
作者 刘清 葛永慧 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2016年第S2期37-39,52,共4页
运用仿真试验的方法,以不同的稳健估计方法和不同斜率的一元线性回归模型为例,探讨了系数矩阵含粗差的不同误差影响模型下稳健最小二乘法(RLS)和稳健总体最小二乘法(RTLS)在一元线性回归中的相对有效性。结果表明,对于观测值的估值,不... 运用仿真试验的方法,以不同的稳健估计方法和不同斜率的一元线性回归模型为例,探讨了系数矩阵含粗差的不同误差影响模型下稳健最小二乘法(RLS)和稳健总体最小二乘法(RTLS)在一元线性回归中的相对有效性。结果表明,对于观测值的估值,不同的斜率将影响RTLS与RLS的相对有效性;对于回归系数的估值,RLS优于RTLS。 展开更多
关键词 一元线性回归 误差影响模型 稳健最小乘法 稳健总体最小乘法 仿真实验 相对有效性
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