本文主要研究内容
作者邓兴升,彭思淳,游扬声（2019）在《加权整体最小二乘EIO模型与算法》一文中研究指出：构造了加权整体最小二乘EIO(errors-in-observations)模型,只改正独立观测值,观测值协因数阵最简洁,可克服EIV模型缺陷。基于EIO模型推导了参数估计和协因数阵精确迭代算法,实例结果正确,计算效率高。
Abstract
gou zao le jia quan zheng ti zui xiao er cheng EIO(errors-in-observations)mo xing ,zhi gai zheng du li guan ce zhi ,guan ce zhi xie yin shu zhen zui jian jie ,ke ke fu EIVmo xing que xian 。ji yu EIOmo xing tui dao le can shu gu ji he xie yin shu zhen jing que die dai suan fa ,shi li jie guo zheng que ,ji suan xiao lv gao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自测绘学报的邓兴升,彭思淳,游扬声，发表于刊物测绘学报2019年07期论文，是一篇关于加权整体最小二乘论文,模型论文,参数估计论文,协因数阵论文,迭代算法论文,测绘学报2019年07期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自测绘学报2019年07期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：加权整体最小二乘论文; 模型论文; 参数估计论文; 协因数阵论文; 迭代算法论文; 测绘学报2019年07期论文;