导读:本文包含了广义非线性最小二乘法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:非线性最小二乘,迭代算法,数据处理
广义非线性最小二乘法论文文献综述
苑隆寅[1]（2014）在《广义非线性最小二乘迭代算法在多维多时态多精度数据处理中的应用》一文中研究指出本文首先对广义非线性最小二乘迭代算法的研究现状进行分析,随后基于广义非线性最小二乘迭代算法对多维多时态多精度数据处理问题进行研究,期望能够对数据处理问题的优化有所帮助。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2014年09期）
蔡涛,王俊,孙强[2]（2012）在《基于广义最小二乘法的随机非线性系统跟踪模块化设计》一文中研究指出运用基于估计的模块化设计思想,研究了受方差不确定Wiener噪声干扰的参数严格反馈形式非线性系统对已知信号的自适应跟踪问题。构造控制Lyapunov函数,设计具有鲁棒稳定特性的输入状态稳定控制器,确保系统满足控制器-辨识器分离,基于Swapping技术设计辨识器模块,将动态参数模型转换成静态模型,考虑到方差不确定,采用广义最小二乘算法进行参数估计。求出广义最小二乘法自适应律后,我们讨论了系统方差的估计方法。(本文来源于《第叁十一届中国控制会议论文集A卷》期刊2012-07-25）
王俊,蔡涛[3]（2012）在《基于广义最小二乘法的随机非线性系统自适应跟踪》一文中研究指出运用基于估计的模块化设计思想,研究了受方差不确定Wiener噪声干扰的参数严格反馈形式非线性系统对已知信号的自适应跟踪问题.构造控制Lyapunov函数(control Lyapunovfunction,CLF),设计了具有鲁棒稳定特性的输入状态稳定(input-to-state stability,ISS)控制器,确保系统满足控制器-辨识器分离;运用Swapping技术设计辨识器模块,将动态参数模型转换成静态模型,考虑到方差不确定,采用广义最小二乘算法进行参数估计,讨论了系统方差的估计方法.(本文来源于《中国科学技术大学学报》期刊2012年07期）
宁伟,张永常,陈志荣,欧吉坤[4]（2006）在《基于遗传算法的广义非线性最小二乘测量平差》一文中研究指出为了解决当前“数字地球”、“数字国家”、“数字城市”、“数字矿山”等数字化工程中广泛出现的具有多源、多维、多类型、多精度、动态和非线性等特点的测量数据的误差处理问题,本文采用了一类基于自然界生物进化基本法则而发展起来的新算法——遗传算法,在提出、设计基于遗传算法的广义非线性最小二乘参数平差方法的同时,给出了遗传算子中选择、交叉、变异算子的设计,以及具体的算法步骤。通过实例计算表明,该遗传算法是进行广义非线性最小二乘参数估计的具有全局最优化的有效方法,为广义非线性测量数据处理提供了又一新的思路。(本文来源于《辽宁工程技术大学学报》期刊2006年S1期）
李述山,陶华学,周长银[5]（2005）在《一个广义非线性最小二乘迭代算法及其在多维多时态多精度数据处理中的应用》一文中研究指出本文针对当今各国高层领导和科学家十分关注并大力倡导的“数字地球”、“数字国家”、“数字城市”、“数字矿山”等科学工程构建中遇到的大量的多源、多维、多类型、多时态、多精度并具有非线性特征的数据处理,针对数据测量采用多种观测手段采集多源、多维、多类型、多时态、多精度数据,数据处理的函数模型中不仅仅含有非随机参数,而且含有随机参数,其随机参数又常常为动态的等特点,建立了广义非线性动态最小二乘数据处理模型。针对该模型规模大、维数高的特点,借鉴多变量函数寻优的“变量轮换法”或“因素交替法”的思想、结合BFGS算法,建立了一交替寻优的解算方法,该算法将大规模的优化问题分解为两个较低规模的优化问题进行解算,降低了问题的规模,减少了计算量。(本文来源于《测绘科学》期刊2005年04期）
宁伟,陶华学,卿熙宏[6]（2005）在《广义非线性最小二乘测量参数平差的快速差分迭代解算》一文中研究指出针对数字化建设中涉及的多类型、多精度、多源、动态非线性最小二乘测量参数平差问题,提出了一种新的解算模型。该模型通过构造适当的差分点列,避免了一阶或二阶导数计算,对于模型复杂或者导数不存在的函数模型而言,具有适应面广、算法简单等特点,为广义非线性数据处理中的参数估计问题的解决开拓了又一新的思路。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2005年07期）
宁伟,陶华学,卿熙宏[7]（2004）在《广义非线性最小二乘测量参数平差的快速差分迭代解算》一文中研究指出本文针对"数字化建设"中涉及的多类型、多精度、多源、动态非线性最小二乘测量参数平差问题,提出了一种新的解算模型。该模型通过构造适当的差分点列,避免了一阶或二阶导数计算,对于模型复杂,或者导数不存在的函数模型而言,具有计算量小、收敛速度快等特点。(本文来源于《测绘科学》期刊2004年06期）
王宇平,宋国乡[8]（1997）在《广义非线性最小二乘问题的两个新方法》一文中研究指出A generalized nonlinear least squares problem is converted into two subproblems, and two new algorithms for these two subproblems are proposed. The superlinear convergence of the algorithms is proved even if the subproblem 1 is solved by the steepest descent method which is only linearly convergent, and some numerical examples are given, which also show the efficience of the algorithms.(本文来源于《计算数学》期刊1997年01期）
徐成贤[9]（1992）在《广义非线性最小二乘问题的一个分离解法》一文中研究指出非线性最小二乘涉及数据拟合问题.在测量、实验与科学研究中常用一个选定的含有可调参数向量x∈R~n的函数y=φ(x,t)(通常为x的非线性函数)去拟合一组含有误差的数据(T_j,y_j),j=1,2,…,m,最小二乘就是选择适当的参数向量x使函数x=φ(x,t)在拟合误差平方和最小意义下最优地拟合这些数据.如T_j(j=1,2,…,m)上的误差为零或忽略不计,问题则成为常规非线性最小二乘问题:(本文来源于《计算数学》期刊1992年01期）
钟海燕[10]（1990）在《非线性最小二乘广义逆迭代算法及收敛性证明》一文中研究指出本文介绍了一种解非线性最小二乘问题的新方法,并证明了解非线性最小二乘问题M—P广义逆迭代算法的收敛性。(本文来源于《广东工学院学报(自然科学版)》期刊1990年01期）
广义非线性最小二乘法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
运用基于估计的模块化设计思想,研究了受方差不确定Wiener噪声干扰的参数严格反馈形式非线性系统对已知信号的自适应跟踪问题。构造控制Lyapunov函数,设计具有鲁棒稳定特性的输入状态稳定控制器,确保系统满足控制器-辨识器分离,基于Swapping技术设计辨识器模块,将动态参数模型转换成静态模型,考虑到方差不确定,采用广义最小二乘算法进行参数估计。求出广义最小二乘法自适应律后,我们讨论了系统方差的估计方法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
广义非线性最小二乘法论文参考文献
[1].苑隆寅.广义非线性最小二乘迭代算法在多维多时态多精度数据处理中的应用[J].电子技术与软件工程.2014
[2].蔡涛,王俊,孙强.基于广义最小二乘法的随机非线性系统跟踪模块化设计[C].第叁十一届中国控制会议论文集A卷.2012
[3].王俊,蔡涛.基于广义最小二乘法的随机非线性系统自适应跟踪[J].中国科学技术大学学报.2012
[4].宁伟,张永常,陈志荣,欧吉坤.基于遗传算法的广义非线性最小二乘测量平差[J].辽宁工程技术大学学报.2006
[5].李述山,陶华学,周长银.一个广义非线性最小二乘迭代算法及其在多维多时态多精度数据处理中的应用[J].测绘科学.2005
[6].宁伟,陶华学,卿熙宏.广义非线性最小二乘测量参数平差的快速差分迭代解算[J].武汉大学学报(信息科学版).2005
[7].宁伟,陶华学,卿熙宏.广义非线性最小二乘测量参数平差的快速差分迭代解算[J].测绘科学.2004
[8].王宇平,宋国乡.广义非线性最小二乘问题的两个新方法[J].计算数学.1997
[9].徐成贤.广义非线性最小二乘问题的一个分离解法[J].计算数学.1992
[10].钟海燕.非线性最小二乘广义逆迭代算法及收敛性证明[J].广东工学院学报(自然科学版).1990