多项式偏最小二乘法对非线性体系红外谱图的分析

文章利用了一种非线性模型多项式偏最小二乘法(PPLS),结合傅里叶变换红外光谱遥感技术,对大气中的五组分混合体系进行了同时分析。并与偏最小二乘法(PLS)得到的结果进行了比较,PPLS显示出较好的处理非线性数据的能力。尤其是对混合物中的苯和氯仿的预测,均方根预测误差(RMSEP)分别是0.043和0.087,用PLS预测相应的RMSEP为0.402和0.842。PPLS的这一预测精度,可以满足遥感傅里叶变换红外光谱对大气中有毒气体的实时、在线监测的需要。同时PPLS可以用较少的潜变量对变量进行解释,显示出PPLS模型的稳健性和简单化。

基于投影寻踪的非线性鲁棒偏最小二乘法及应用

来自工业现场的数据往往具有非线性特性且包含离群点,利用非线性偏最小二乘法(partia lleast squares,PLS)建模易受离群点的影响.针对这一问题,结合径向基函数(radial basis function,RBF)网络,本文提出了一种基于投影寻踪的非线性鲁棒PLS方法.该方法首先利用RBF变换将自变量与因变间的非线性关系转化为线性关系;然后利用投影寻踪算法提取变换后自变量的鲁棒偏最小二乘法成分;最后建立鲁棒PLS成分与因变量之间的鲁棒线性回归模型.将该方法应用于湿法冶金萃余液pH值软测量建模问题,结果验证了其有效性.

基于均匀设计及非线性偏最小二乘法的非闭合电极ECT传感器参数优化设计

提出了一种非闭合电极电容层析成像(ECT)传感器结构参数的优化方法。采用均匀设计结合非线性偏最小二乘(NPLS)回归,提取传感器结构参数(电极极板的宽度 l、绝缘外壳的壁厚δ_1、屏蔽罩与绝缘外壳间距δ_2及绝缘外壳材料的相对介电常数ε)与待优化指标(敏感场的均匀度及灵敏度指标 p′、最大与最小电容的比值 K)间的函数关系,建立相应的优化目标泛函,通过对优化目标泛函的求解,最终获得传感器结构参数的最优值。并以10电极非闭合电极 ECT 传感器为研究对象,进行了结构参数的优化设计,根据优化结果设计制作了非闭合电极 ECT 传感器,对其成像进行了仿真与实测。结果表明,参数优化后的传感器图像重建质量优于未优化的传感器。

广义非线性最小二乘测量参数平差的快速差分迭代解算

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。

复指数信号模型非线性最小二乘解的几何结构及迭代算法

本文给出了复指数信号模型非线性最小二乘解的几何结构 .从分析迭代算法的收敛性态入手得到解的几何结构 ,将有助于构造十分有效的迭代算法 .另外 ,本文在低信噪比 (10dB)及较小频率差 (0 0 2Hz)的情况下 。

广义非线性最小二乘测量参数平差的快速差分迭代解算

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。

非线性最小二乘问题的一种迭代解法

本文给出了求解非线性最小二乘问题的一种迭代解法 ,即由已知节点数据 (xi,yi) (i=1 ,2 ,… ,m)求函数 y=f(x,b1,b2 ,… ,bn)中非线性参数 b1,b2 ,… ,bn 的一种迭代解法 .并用实际算例的结果说明了该迭代解法优于一般线性化方法 。

基于Landweber迭代的秩亏非线性最小二乘问题算法研究

对非线性Landweber迭代格式xkδ+1=xkδ-f′(xkδ)*(f(xδk)-yδ)进行分析,给出其导出方式。基于逆矩阵和矩阵伴随算子的换算关系,并用1/ω代替(B′(xk)B(xk)),构造出一个新的求解秩亏非线性最小二乘问题的Landweber迭代格式,xkδ+1=xkδ-ω(B′(xkδ)B(xkδ))*B′(xkδ)(f(xkδ)-yδ),从而避免了在迭代过程中由于迭代矩阵的秩亏和病态而产生的不适定现象。数值实验结果得出,此Landweber迭代格式适用于非线性秩亏自由网平差和秩亏非线性最小二乘问题的解算。

非线性最小二乘问题数值迭代法的统一模型及其不适定性

通过综合归纳在路面模量反算和测量平差等领域中求解非线性最小二乘问题的各种数值迭代解法,建立了非线性最小二乘问题数值迭代法的统一模型.根据不适定问题理论,结合非线性最小二乘问题,定义了非线性最小二乘问题的两种不适定性,对产生这两种不适定问题的现象进行了分析,并给出了实例.结果表明,在NLS问题上使用各种数值迭代解法时,需考虑其迭代过程的不适定问题.

非线性最小二乘参数平差迭代算法

在非线性最小二乘问题现有的 3类主要算法高斯 牛顿法、阻尼最小二乘法和最小二乘的拟牛顿法的基础上 ,引入了综合性能更优的非线性规划的SQPM (序列二次规划法 )算法 ,并且为进一步提高SQPM算法迭代的收敛性 ,对其步长策略进行了改进。改进的SQPM算法成为无需精确计算参数概略值的非线性最小二乘参数平差的实用和有效算法。

一种新的求解非线性最小二乘问题的牛顿迭代算法

通过对普通牛顿迭代法的Hessian矩阵添加一个正则化因子,改善迭代过程中Hes-sian矩阵的病态程度,构造出一种新的求解不适定非线性最小二乘问题牛顿迭代算法,并给出算法迭代步骤,解决了普通牛顿迭代法在迭代过程中其Hessian矩阵秩亏或者严重病态而导致不能收敛的问题,最后,以地基沉降-时间关系预测的泊松模型为例,进行了数值分析实验,结果表明本研究中所提方法是适用的.

非线性最小二乘问题的一种正则同伦迭代解法

当非线性最小二乘问题的数值迭代解算方法其Jacobian矩阵是秩亏或者严重病态时,诸多方法如高斯-牛顿法、修正高斯-牛顿法等将会失效。本文结合同伦延拓和正则化方法,构造了正则同伦函数min(α‖f(x)-L‖2+(1-α)‖x-x0‖2)来解算Jacobian矩阵是秩亏或者严重病态的非线性最小二乘问题。采用将f(x)线性化的策略,建立了非线性最小二乘问题正则同伦方法迭代公式,对其迭代过程进行了详细的推导,给出了其连续性和收敛性的条件。对两个非线性最小二乘问题和一个非线性秩亏自由网平差实例进行了解算,结果表明本文所提出方法是正确和适用的。

PAC模型的迭代最小二乘法估计——以居民消费为例

PAC(polynomial adjustment costs)模型的一个重要特征是明确地将对未来事件的预期与由于调整成本而延迟的预期响应分开。这一特征要求利用PAC模型与非结构化的VAR组合预测的预期项估计出的动态调整模型与所利用的PAC模型本身必须一致。本文通过开发以E-QNEWTON算法为核心的迭代的最小二乘法,估计出了满足该一致性条件的PAC模型。将其与简化方法估计的模型进行对比显示:二者所估计的流动性约束家庭占比相似;前者估计的滞后项对消费调整的影响小于后者;它们的预测性能差异不大,前者的预测性能略微劣于后者。

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

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。

基于非线性最小二乘迭代的分数阶PD~μ控制器整定

针对进化算法在搜索PID控制器参数时的随机性,提出一种基于非线性最小二乘迭代的参数整定方法.在辨识直流电机伺服系统传递函数的基础上,进行分数阶PDμ控制器参数整定.类似于迭代反馈整定方法,该方法首先设定伺服系统期望的输出响应,以最小化误差平方和为目标来整定控制器的3个参数.非线性最小二乘法与进化算法整定的控制器对比结果表明,所提的控制器迭代整定方法能够使得系统响应逼近所设定的期望响应,而且快速地确定出唯一的控制器参数.

位场向下延拓的迭代最小二乘法

将位场向下延拓作为一种反问题,结合正则化方法和快速傅里叶算法的优点,本文提出了一种解决位场向下延拓问题的迭代最小二乘法,新方法将位场向下延拓问题转化为最小二乘问题,采用梯度下降法对最小二乘问题进行迭代求解,在迭代过程中,利用快速傅里叶变换方法解决了计算量大的问题,新方法对延拓数据中的噪声具有很好的抑制作用,利用不合噪声和含有噪声的模型数据对新方法进行了验证,结果表明新方法快速、稳定、抗干扰能力强,向下延拓距离大.

任意相移最小二乘法迭代的在线三维检测

为了简化采用满周期等相移算法的在线相位测量轮廓术(PMP)在实际测量过程中系统装调环节的繁杂程度,同时避免栅线方向和运动方向不严格平行引入附加相移降低解相精度,提出了基于最小二乘法迭代的在线三维检测方法。在测量过程中,任意栅线方向的正弦光栅被投影于物体表面,采用像素匹配技术获得不同时刻拍摄到的变形条纹图的等效相移条纹图,其相移量由投影系统和物体位移共同决定且为任意值。最后,采用最小二乘法迭代计算相位。实验结果表明:在不断改变投影到参考面上光栅栅线方向的情况下,该系统的测量结果稳定,均方根误差均不高于0.169 9mm。由于该方法放宽了测量系统空间位置的约束条件,提高了测量的灵活程度,使在线PMP更具普适性。

一种基于迭代最小二乘法的精确同步方法

最小二乘拟合鉴相曲线的方法可以实现精确同步,但其对粗同步要求苛刻且不能有效对抗频偏。该文通过分析证明当粗同步误差在前后各半个码片周期内时,最小二乘法的测量值介于零和实际值之间。根据该特性提出基于迭代最小二乘法的精确同步方法,并引入分段相关取模策略,以达到抗频偏效果。理论分析表明该方法能够有效消除噪声的影响,并且在分段长度不大的情况下具有很强的抗频偏能力。仿真结果表明该方法具有很强的抗频偏和抗噪声能力,并且在粗同步误差覆盖前后半个码片范围时依然具有很高的测量精度。

非线性偏最小二乘导数分光光度法同时测定复方新诺明中二组分的含量

构造了导数光谱与多组分浓度间的非线性模型 ,以偏最小二乘法估计模型参数 ,建立了同时测定两组分的非线性偏最小二乘导数分光光度法 ,方法用于复方新诺明中磺胺甲唑SMZ(Sulfamethoxazole)和甲氧苄啶TMP(Trimethoprim)含量的测定 ,10份模拟样中SMZ ,TMP的回收率分别为 99 8%和 10 0 1% ,RSD分别为 1 3%和 1 6 %。结果明显好于线性偏最小二乘导数分光光度法。用该法测定复方新诺明片中的二组分含量测定结果与药典方法一致 ,该法为复方制剂的分光光度分析提供了更为理想的新途径。

迭代广义最小二乘法的建立及其在重复测量数据中的应用

线性回归模型是处理两个或两个以上变量问线性依存关系的统计方法，是医学研究中最常用的统计学模型之一。在确定了线性回归模型的形式，又确定了自变量选取的情况下，就需要对模型的各个系数进行估计以及对系数估计值的统计学意义进行探讨，在临床研究中有时还需要对不同回归系数估计值之间的差异是否有统计学意义进行检验。