基于校正凝聚函数的L_∞估计算法及其应用

L∞-Norm Estimation Based on Modification-accumulation Function and Its Application

在 Lp 估计中 ,L∞ 估计具有最小最大绝对残差 ,由于其目标函数双重不可微 ,使多参数函数模型的参数估计难以实现 ,在文献 [2 ,3]中 ,作者导出了能够逼近最小最大绝对残差的凝聚函数 ,这是一个连续可微函数 ,在范数 p=∞时 ,两者等价。但由于凝聚函数包含了指数函数的和 ,范数 p位于指数上 ,在计算中 p要求取相当大 (通常大于 30 0 ) ,此时 ,目标函数溢出 ,导致计算失败。本文提出了基于校正凝聚函数的 L∞ 估计算法 ,计算表明该法能成功的克服目标函数溢出的缺点。