导读:本文包含了拟合线性论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:无迹卡尔曼滤波,粗大误差,拉依达准则,目标跟踪
拟合线性论文文献综述
张振慧,张正江,胡桂廷,朱志亮[1]（2019）在《基于拉依达准则与线性拟合的改进型无迹卡尔曼滤波粗大误差补偿算法》一文中研究指出无迹卡尔曼滤波是卡尔曼滤波技术的重要组成部分,它有效地克服了扩展卡尔曼滤波的估计精度低、稳定性差等缺陷;然而无迹卡尔曼滤波未考虑粗大误差(如离群值、静差和漂移)的影响;目标跟踪经常受到不同种类粗大误差的影响,研究无迹卡尔曼滤波器对粗大误差的检测和补偿,对目标跟踪准确性的提高有重大意义;文章针对观测值中各种粗大误差影响目标跟踪精度的问题,采用拉依达准则对观测值进行检测;为了对误差进行补偿,文章提出了一种观测数据残差线性拟合的方法,使用拟合产生的预测残差补偿粗大误差,使补偿后的目标运动轨迹能够减小粗大误差的干扰;经过目标跟踪仿真实验和对比,文章提出的改进型无迹卡尔曼滤波算法能有效地减小粗大误差观测值对状态预测过程的影响,能实现对目标的准确跟踪,提高了滤波的稳定性和准确性。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2019年11期）
关毅铬,程敏熙[2]（2019）在《基于Python和梯度下降算法的物理实验数据一元线性拟合方法》一文中研究指出介绍了用Python实现梯度下降算法的方法.以3个大学物理实验(光电效应测量普朗克常量、光泵磁共振测量朗德因子以及偏振光实验验证马吕斯定律)为例,用相关系数r和拟合优度R~2作为指标,检验梯度下降算法对物理实验数据线性拟合处理的效果,对以Python和梯度下降算法为切入点,了解深度学习和人工智能算法有启发意义.(本文来源于《物理通报》期刊2019年10期）
吴悦,赖永忠[3]（2019）在《地表水中甲醛的光谱吸收曲线-线性拟合斜率-乙酰丙酮分光光度法检测》一文中研究指出光谱吸收曲线-线性拟合斜率-分光光度法(SAC-LFS-S)用于检测地表水中甲醛尚存准确度不足问题,通过筛选合适的参比波长段,使SAC-LFS-S法准确度进一步提高。以试剂空白和浊度梯度地表水样品的检测结果及方法检出限为主要筛选对象,得到425～435、420～435、420～440、415～440、415～445、410～445、415～450、410～450、455～495、410～455、405～455、450～500 nm等共12个合适的测定波长段;再选择试剂空白结果较低、批间重复性较好的450～500 nm测定波长段,筛选参比波长段(455～465、480～495、450～490 nm共3个)。结果表明:优化后SAC-LFS-S法线性范围为0. 100～3. 00 mg/L,方法检出限为0. 025～0. 033 mg/L;优化前、后方法测得部分地表水样品结果分别为有检出和未检出,回收率为73. 4%～108. 8%,后者与无亮黄色化合物产生的实验现象更吻合。经参比波长段校正的SAC-LFS-S法具有更高的准确度,非常适用于地表水中甲醛的直接测定。(本文来源于《中国环境监测》期刊2019年05期）
孟俊贞,马开锋,黄桂平,赵继伟,杨卫森[4]（2019）在《南水北调工程某标段GPS高程线性拟合改进方法研究》一文中研究指出基于GPS大地高不能直接应用于工程而需要转换为正常高的需求,针对南水北调工程某标段GPS控制线形特点,分别采用正交函数、叁次样条与Akima曲线拟合及相应改进方法进行了GPS高程拟合实践应用研究,结果表明针对线性拟合区域在选点适宜的情况下,叁种改进后的方法均能得到精度提升,其中采用改进后的Akima曲线拟合方法拟合结果的精度提高了近叁倍,每千米水准测量全中误差达到了6.07 mm,显示了改进后的Akima曲线拟合方法针对此选点方案的优越性.(本文来源于《全球定位系统》期刊2019年04期）
朱鹤年[5]（2019）在《对“基于Python和梯度下降算法的物理实验数据一元线性拟合方法”稿件的评审意见》一文中研究指出来稿作者在教学任务较繁重的情况下坚持开展教学研究,同时学习现代应用统计学和人工智能领域的新方法,并力图引入基础物理实验教学中,这种努力和做法值得鼓励.但是文章存在较多问题,有些问题是数据处理类文章的共性,现在指出如下.1科学追求包括数学严密性在内的逻辑自洽性(本文来源于《物理实验》期刊2019年05期）
张辉[6]（2019）在《线性拟合驱动的测试数据生成与输入区间预测研究》一文中研究指出满足正确性是软件高质量的基础,测试是目前保证软件正确性最主要的技术途径。面向路径测试技术针对程序路径覆盖准则,产生测试输入,驱动程序沿着目标路径执行。面向路径测试技术能够高效地发现程序中的错误,实现面向路径测试自动化能够极大地提高测试的效率,并降低成本。面向路径测试的难点之一在于对包含非线性计算和浮点数据的复杂路径约束求解。已有的线性拟合方法是一种基于动态执行生成测试数据的方法。它利用动态执行信息来计算关于输入变量的拟合函数,继而计算分段预测区间,最后预测覆盖路径约束的输入数据。已有研究工作显示这一方法能够较好的应对涉及非线性和浮点数的复杂约束,但受限于动态执行方法,存在代码短路导致的拟合信息不足、约束次序影响求解效率、IO开销过大等不足。本文研究了基于符号执行技术的线性拟合并行化求解方法。它首先借助符号执行技术抽取路径约束,然后充分利用线性拟合方法的潜在并行性,基于CUDA平台实现了对路径约束的并行求解。同时,区间预测方法能够用于复杂约束的化简求解,本文基于已有线性拟合方法研究了输入区间预测问题,设计了基于线性拟合的输入预测方法。具体的,本文主要的研究工作如下:1.提出了面向路径约束的线性拟合并行化求解方法。该方法基于不同样本点运行时刻值可独立计算的特点,指派独立CUDA线程处理每个样本点,实现了运行时刻值计算过程的并行化;基于任意相邻两点间拟合函数计算的独立性,分配独立CUDA线程实现分段线性拟合函数的并行化生成;针对拟合计算过程中的分支分化导致线程相互等待的问题,分析了不同拟合情况导致分支分化的原因,设计了通过计算分类矩阵来削减分支的优化策略;根据可行区间预测的独立性,分配独立的线程实现可行区间预测的并行化计算;针对可行向量预测计算的独立性,分配独立线程预测可行向量,实现了可行向量预测的并行化。同时,为充分利用显卡的并行计算潜力,分析了 CUDA平台的SIMT机制,提出了动态调整预测向量规模的线程调度策略。综合上述技术,提出了 CUDA平台上的线性拟合并行化求解方法。2.提出了基于线性拟合的输入区间预测方法。首先分析了已有线性拟合方法,当拟合计算出的预测区间足够精细,并且区间两端都满足约束的情况下,预测得到的可行区间具有可用的精度,提出了线性拟合生成关于单个变量输入的区间预测技术。利用约束函数连续性的特点,可行输入区间序列中存在可行输入区间,提出了通过大量的随机抽样来精化区间的多变量输入的区间预测技术。综合上述技术,提出了基于线性拟合的输入区间预测方法。3.开发了原型工具并完成了对比实验。基于线性拟合并行化求解方法和输入区间预测方法,开发了PLFF Solver和IIP Solver等工具。通过NRC和Coral的基准程序,与基于动态执行技术的线性拟合方法进行对比实验,我们的线性拟合并行化求解方法要比已有的动态执行方法,多覆盖了 60%的路径,有5倍的覆盖效率提升。我们的方法和混合执行方法代表性工具Concolic Walk在后者的基准程序集合上进行比对,我们的线性拟合并行化求解方法比CW方法有9.8%的覆盖度和3倍的覆盖效率提升。实验同时表明,我们的方法与CW方法求解能力互为补充,将两者相结合,能够提高CW方法12.7%的覆盖度。对于输入区间预测方法,在GSL的14个基准程序的实验结果表明,我们提出的基于线性拟合输入区间预测方法能够有效的生成输入区间。(本文来源于《南京大学》期刊2019-05-20）
商继敏,王海燕,蒋逢春,魏茂才,陈鹏[7]（2019）在《最小二乘法对温度传感器测温数据线性拟合及其应用》一文中研究指出针对温度传感器测量误差受温度影响比较大,必须使用温度补偿的方法对测温数据值进行修正。本文介绍了一种温度补偿的方法:主要采用oringin软件利用最小二乘法拟合实验数据的方式,进行系统误差分析处理后再对温度传感器进行温度精确标定,可以有效消除传感器非线性误差。对AD590传感器温度精确标定后实测电压与温度线性关系良好,证实此方法可以很好的修正温度对AD590传感器测量误差的影响,系统测量精度可达±0.02℃。将此实验的温度标定后的AD590传感器直接应用到其它实验中加深学生对温度传感器具体应用的理解。(本文来源于《大学物理实验》期刊2019年02期）
拦继元,卫旭琴,杨林[8]（2019）在《典型吸附模型的非线性和线性拟合对比分析》一文中研究指出为了验证各种典型吸附模型在非线性拟合和线性拟合的条件下,拟合结果是否相同这一问题,文章以沙粒对氨氮的吸附试验为例,对Langmuir和Freundlish吸附等温线模型以及准一级和准二级吸附动力学模型和附热力学Van’t Hoff模型进行了相同试验数据条件下的非线性拟合和线性拟合。结果表明,两种吸附等温线模型和准一级动力学模型的线性拟合相关系数小于对应的非线性拟合相关系数,并且两种拟合所得参数的差距也较大;但是,在准二级吸附动力学模型和Van’t Hoff模型中,情况又有所不同,表现出来线性拟合的相关系数大于等于非线性拟合的相关系数,并且两种拟合所得参数的相对误差小于1%,因此,可将其作为判定线性拟合结果是否合理的一个参考依据。综上所述,吸附模型的拟合应尽量采用非线性拟合,如若采用线性拟合,则有可能会带来较大的误差,从而影响吸附模型的精度。(本文来源于《环境保护科学》期刊2019年02期）
莫小琴[9]（2019）在《基于最小二乘法的线性与非线性拟合》一文中研究指出最小二乘法常被用于数据拟合处理以及误差估计中。目前在回归模型的参数估计或称系统的辨识中应用较多,文章主要探讨最小二乘法的基本原理及其两种变形的拟合方法,其中包括线性和非线性两种最小二乘法拟合,并简单介绍两种方法在Matlab中如何实现。(本文来源于《无线互联科技》期刊2019年04期）
戴维,倪敏,刘毅峰[10]（2019）在《基于线性拟合的DIS动能定理实验探究》一文中研究指出本文从DIS验证恒力做功的动能定理实验中,在原有平衡摩擦力及计算摩擦力做功的研究上,用线性拟合的数据处理方法,说明斜率大小来反应实验误差的大小。总结出小车与重物合适的质量关系及减小重物与小车车轮动能变化因素带来的误差。(本文来源于《湖南中学物理》期刊2019年02期）
拟合线性论文开题报告
（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：
介绍了用Python实现梯度下降算法的方法.以3个大学物理实验(光电效应测量普朗克常量、光泵磁共振测量朗德因子以及偏振光实验验证马吕斯定律)为例,用相关系数r和拟合优度R~2作为指标,检验梯度下降算法对物理实验数据线性拟合处理的效果,对以Python和梯度下降算法为切入点,了解深度学习和人工智能算法有启发意义.
（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。
拟合线性论文参考文献
[1].张振慧,张正江,胡桂廷,朱志亮.基于拉依达准则与线性拟合的改进型无迹卡尔曼滤波粗大误差补偿算法[J].计算机测量与控制.2019
[2].关毅铬,程敏熙.基于Python和梯度下降算法的物理实验数据一元线性拟合方法[J].物理通报.2019
[3].吴悦,赖永忠.地表水中甲醛的光谱吸收曲线-线性拟合斜率-乙酰丙酮分光光度法检测[J].中国环境监测.2019
[4].孟俊贞,马开锋,黄桂平,赵继伟,杨卫森.南水北调工程某标段GPS高程线性拟合改进方法研究[J].全球定位系统.2019
[5].朱鹤年.对“基于Python和梯度下降算法的物理实验数据一元线性拟合方法”稿件的评审意见[J].物理实验.2019
[6].张辉.线性拟合驱动的测试数据生成与输入区间预测研究[D].南京大学.2019
[7].商继敏,王海燕,蒋逢春,魏茂才,陈鹏.最小二乘法对温度传感器测温数据线性拟合及其应用[J].大学物理实验.2019
[8].拦继元,卫旭琴,杨林.典型吸附模型的非线性和线性拟合对比分析[J].环境保护科学.2019
[9].莫小琴.基于最小二乘法的线性与非线性拟合[J].无线互联科技.2019
[10].戴维,倪敏,刘毅峰.基于线性拟合的DIS动能定理实验探究[J].湖南中学物理.2019