利用最小二乘法处理密立根油滴实验数据

从密立根油滴实验可以比较容易地看出油滴所带电荷量是不连续变化的,但是要确定基本电荷量却并不容易.本文旨在介绍一种基于最小二乘法原理的密立根油滴实验的数据处理新方法.

最小二乘法原理及excel数据处理在土工试验中的运用

本文通过土工试验料整理中几个简单的例子，说明了最小二乘法原理及excel数据处理工具在土工试验资料整理中所起的作用，随着科学技术的开发和日益普及，将会发挥越来越大的作用。

样条最小二乘法处理毛细管电泳数据的研究

毛细管电泳由于具有进样量少，分离效率高，分析速度快等优点而倍受关注［１～３］．目前商品化毛细电泳仪的检测器部分一般是光学敏感器，主要原因是光学检测受毛细管电泳的高压影响甚微，数据较为稳定，但是由于毛细管的内径很小，光程很短，大大限制了光学检测器的灵敏...

基于最小二乘法则的回归分析在数据处理中的应用

给出了一种基于最小二乘法则的回归分析方法,推导了通式回归方程的表达式。应用在碱锰电池在线自动分检称重系统的数据处理中,回归误差很小,基本消除了非线性误差带来的影响。

抗差最小二乘法在卫星测高数据处理中的应用

在采用 1 992年 1 0月至 1 998年 1 0月的Topex/Poseidon卫星测高资料进行海平面变化研究时 ,将抗差最小二乘法引入到数据处理中 ,计算了平均海面高、海平面变化量和海平面的升降速率及其主要周期项的振幅和相位。同时给出采用经典最小二乘法计算的结果 ,并将两种结果进行了比较。最后通过对计算结果的分析 ,揭示了海平面变化的一些规律 。

最小二乘法在直剪试验数据处理中的应用

采用最小二乘法对直剪试验数据进行处理 ,消除了作图处理数据带来的误差 ,提高了成果精度。

作图法与最小二乘法处理数据时的误差分析

运用有效数字的运算规则进行计算时 ,作图法和最小二乘法在保留有效数字问题上会出现较大的差异 .对此进行分析后 ,得出有效数字的保留问题应归结于误差的大小情况 .

最小二乘法在测定电源的电动势和内阻实验数据处理中的应用

以测定电源的电动势和内阻实验数据处理为例，运用Origin作图软件建立数学模型和相关系数检验，采用线性回归方法和最小二乘法原理来处理，得到最佳的方程和准确的结果．上述方法也可以很好地应用于基础物理实验中其他线性关系变量实验数据的分析与处理过程．

遗传算法与最小二乘法在实验数据处理中的对比研究

采用遗传算法拟合甘油的黏度随温度的变化公式,并将得到的经验公式与采用传统的最小二乘法得到的公式比较.发现在处理某些非线性拟合问题时,采用最小二乘法并非最好,遗传算法得到的结论更优,方法也更简单.

基于最小二乘法的测定金属电阻率实验数据处理

本文以测定金属铝的电阻率实验为例，对实测数据进行线性变换处理，运用Origin8．0软件建立数学模型和相关系数检验，采用最小二乘法计算金属铝的电阻率。计算结果表明，利用最小二乘法计算金属铝的电阻率准确可靠．误差仅为0．424％。上述方法也可以很好地应用于基础物理实验中，其他线性关系变量实验数据的分析与处理过程。

最小二乘法在铜电阻测量实验数据处理中的应用

本文介绍了最小二乘法的原理,给出了用最小二乘法对铜电阻测量数据处理的实例。

最小二乘法在公路试验数据处理中的应用

以预应力混凝土钢绞线的弹性模量和1 000 h松弛率计算为例,运用Excel图表建立数学模型和相关系数检验,采用线性回归方法和最小二乘法原理来处理,能够得到理想的方程和准确的结果。这种方法也可以很好地应用于其他的公路试验数据处理。

基于最小二乘法的真实表面数据处理

在真实表面模型数据处理方法的基础上,采用Wyko NT1100形貌测量仪获得车削表面的形貌数据,并利用最小二乘法对Bad点和噪声点进行拟合插值和数据精简处理,然后将得到的数据导入到CATIA V5中进行逆向建模。比较分析发现:利用最小二乘法处理真实表面数据,并运用其与CATIA V5之间的联系建立三维真实表面模型是可行的。

基于最小二乘法则的回归分析在数据处理中的应用

给出了一种基于最小二乘法则的回归分析方法,推导了通式回归方程的表达式.应用在碱锰电池在线自动分检称重系统的数据处理中,回归误差很小,基本消除了非线性误差带来的影响.

最小二乘法在岩土三轴剪切实验中数据处理的应用

利用最小二乘法处理岩土三轴剪切实验数据。利用Excel电子表格软件自动绘图、输出结果。实验结果证明,此法不仅数据可靠有效,而且可应用于实际工程中。

最小二乘法处理环境监测数据及Excel建模探索

通过分析最小二乘法回归方程计算的理论基础,阐述了最小二乘法在环境监测工作中的应用,建立了Excel环境监测数据处理模板,为提升监测工作效率,提高监测结果准确度,缓解监测人员工作压力提供了技术支持.图3,表3,参4.

基于最小二乘法的新能源出力时序数据重构方法

分析了风电和光伏的出力特性和相关性,进而得到新能源出力的概率模型。根据不同的数据样本,利用最小二乘法作为参数估计方法,计算得到概率分布模型参数。在此基础上,提出新能源出力时序数据重构的方法和数据重构步骤,为清洁能源的有序开发和发电并网提供参考。

教学实验数据处理中的平均分组法和最小二乘法

实验数据处理是教学实验中的一个重要环节,学生常因不能准确理解相关概念和分析方法,而采用了错误的实验数据处理方法。针对该问题,文中通过介绍实验数据处理中的平均分组法和最小二乘法,结合误差理论进行针对性分析,给出平均分组法计算量小但误差较大,最小二乘法所得结果精确度高但计算过程烦琐的结论。在教学实验数据处理环节,建议依靠计算机软件,使用最小二乘法来处理实验数据。

传热实验中数据处理的最小二乘法与作图法比较

本文以传热实验为例,比较了实验数据处理的作图法与最小二乘法,通过计算机处理数据,对最小二乘法进行了回归。作者认为,该法在化工原理实验课的方法训练中应占有重要地位。

面向大规模数据流处理的偏最小二乘法

用光谱分析鉴别生物特征,导致数据量大,而实际需要必须实时处理。偏最小二乘法是使用最广泛的鉴别算法,但是对于大规模数据流该算法无法达到实时性。为了解决这个应用矛盾,提出了一种基于NVIDIA CUDA架构下的并行计算策略,利用具有大规模并行计算特征的图形处理器(GPU)作为计算设备,结合GPU存储器的优势实现了偏最小二乘算法。实验的测试结果表明,在GPU上使用CUDA实现的偏最小二乘算法比在CPU上实现该算法快了47倍,性能得到了显著提高,从而使偏最小二乘算法应用于大规模数据流处理成为可能。