大规模非负线性最小二乘问题的一个新算法

研究了求解非负线性最小二乘问题的一个新算法.首先把非负线性最小二乘转化为单调线性互补问题,然后基于牛顿方向和中心路径方向,给出了求解单调线性互补问题的一种势下降内点算法,并证明该算法经过有限次迭代之后收敛到原问题的一个最优解.数值实验表明此方法对求解大规模非负线性最小二乘问题是非常有效的.

非负线性最小二乘问题与线性互补问题及不动点问题的等价性

通过Taylor公式建立了非负线性最小二乘问题和线性互补问题之间的等价性,然后,利用这种等价性,把求解非负线性最小二乘问题转化为求解不动点问题中的两个不动点方程.

非负线性最小二乘问题的一种严格可行内点算法

给出了非负线性最小二乘问题的一个新算法。首先,把非负线性最小二乘转化为线性互补问题,结合牛顿方向和中心路径方向,通过求解一个线性方程组得到搜索方向;进而获得了求解非负线性最小二乘问题的一种严格可行内点算法,并证明该算法经过多项式次迭代之后收敛到原问题的一个最优解,数值实验表明此方法是有效的。

求解非负线性最小二乘问题的改进帝企鹅算法

针对帝企鹅算法存在易陷入局部最优、收敛精度较低等问题,提出了一种改进帝企鹅算法求解非负线性最小二乘问题.算法利用变异算子增加种群多样性,防止算法陷入局部最优.同时,融入学习策略,提高算法全局搜索能力.通过对非负线性最小二乘问题实验并与其他算法比较,表明改进帝企鹅算法是可行有效的.

求解非线性最小二乘问题的迭代法

基于解线性方程组的Jacobi迭代法的思想 ,本文提出了一种求解非线性最小二乘问题的迭代法 ,大量的数值试验表明该迭代法具有较好的收敛性 另外 。

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 。

非线性最小二乘问题的不适定性及算法研究

非线性模型广泛存在于测量平差、变形监测及路面模量反算领域中。诸如导线测量中以待定点坐标为未知参数的角度观测方程和边长观测方程，它们都是待定点坐标的非线性函数；GPS伪距测量中，卫星至测站的几何距离的观测方程是测站点待定坐标的非线性函数；路基沉降变形分析与预测模型中，沉降量是关于时间的非线性函数；路面模量反算的模型也是非线性函数等。

不适定非线性最小二乘问题的正则化同伦法及其应用

构造一个正则同伦函数来解算Jacob ian矩阵秩亏或者严重病态的不适定非线性最小二乘问题;建立不适定非线性最小二乘的正则同伦迭代格式,提出以残差平方和值大小为判断准则的两种正则参数选取的新策略:直接搜索法和区间划分法。对经典的非线性最小二乘问题进行解算,结果表明该方法是适用的;非线性秩亏自由网平差算例表明,正则同伦法不仅可以降低迭代矩阵的条件数,而且使得整个迭代过程中条件数波动较小,并可得到稳定的较小范数解。

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。

用神经网络解非线性最小二乘问题

提出了一种求解非线性最小二乘问题的神经网络方法 。

非线性最小二乘问题的修正拟牛顿法

给出了求解非线性最小二乘的修正拟牛顿方法。该方法结合了非单调搜索技术和结构化拟牛顿法的思想,提出了一种新的求解非线性最小二乘的修正拟牛顿法,并证明了该方法的全局收敛性。

非线性最小二乘问题的一个分裂开关算法

本文对非线性最小二乘问题的分裂Ｂｒｏｙｄｅｎ凸类公式进行研究，为使修正矩阵具有某种最优性，给出一个新的开关算法，以根据问题表现出来的特性，在分裂ＢＦＧＳ与分裂ＤＦＰ之间进行选择，这一方法同样适用于一般的无约柬最优化问题。证明了方法的局部收敛性和局部超线性收敛性。数值结果显示出这一方法比单独使用分裂ＢＦＧＳ或分裂ＤＦＰ都有效，也比Ｆｌｅｔｃｈｅｒ开关准则有效，计算上比Ｂｒｏｙｄｅｎ方法简单且同样有效。

非负约束总体最小二乘问题

在第一部分中，提出了非负约束总体最小二乘问题，即利用总体最小二乘思想处理问题Ａｘ＝ｂｘ≥０｛；在第二部分中给出了非负约束最小二乘问题解集的结构和扰动分析。

最小二乘法求解非线性四阶边值问题

在再生核空间中构造了一种新的算法,研究了一类带有非线性边值问题的数值求解算法.该文基于再生核理论结合最小二乘法来求解四阶非线性边值问题,该理论是基于再生核空间W25[01,],方程的精确解以级数的形式在再生核空间W25[01,]中给出,同时给出了一些算例说明了这个方法的有效性.

解非线性最小二乘问题的ABS方法

在本文中,基于解非线性方程组的ABS方法的思想,我们对非线性最小二乘问题建立了一类新的算法。在类似于Gauss-Newton法的收敛条件下,我们证明了算法的局部收敛性。此外,在对算法结构进行深入分析的基础上,我们将新算法转化为一种近似Gauss-Newton法。并建立了它的Kantorovich型收敛定理。数值结果表明ABS算法是有效的,且在一定程度上优越于Gauss-Newton法。

求解正则化非负低秩逼近问题的交替最小二乘算法

针对正则化非负矩阵低秩逼近问题,利用满秩分解刻画问题的可行集,将非负矩阵的正则化低秩逼近问题转化为等价的非负矩阵分解问题。通过构造交替最小二乘法求解转化后的非负矩阵分解问题,并采用投影梯度法求解相关子问题。数值实验验证了算法的可行性。

伽辽金最小二乘无网格法在几何非线性问题中的应用

目的在不需要划分单元的情况下求解几何非线性问题。方法伽辽金最小二乘无网格法(MGLS)采用移动最小二乘近似函数作为试函数,并用罚函数法施加本质边界条件,内部区域用最小二乘域,边界区域用伽辽金域,是一种与单元划分无关的无网格方法。在求解几何非线性问题时,采用了增量和修正的Newton-Raphson迭代分析的方法,并在整个分析过程中所有变量的表达格式都采用更新的拉格朗日格式。结果通过对受均布载荷作用的悬臂梁用MGLS法进行内力分析,由于考虑大变形的影响,结构呈现出比线性分析结果刚硬的性质,结果与解析解符合的很好。结论算例表明:MGLS法在求解几何非线性问题时具有可行性,而且计算精度也较好。

约束最小二乘的高光谱图像非线性解混

高光谱图像解混是高光谱数据分析的重要研究内容.在现有混合模型的基础上,提出一种新的高光谱图像非线性解混算法.通过在目标函数中引入丰度的非负及和为一约束以及非线性参数的有界约束,该算法将高光谱图像非线性解混问题转化为求解丰度矢量和非线性参数的约束非线性最小二乘问题,继而采用一种交替迭代优化算法求解该问题.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的算法有效地克服了线性解混的不足,同时具有良好的抗噪声性能,可以作为一种解决高光谱遥感图像非线性解混的有效手段.

附非负约束平差模型的最小二乘估计

研究了不等式约束下的平差问题,即先将不等式约束的最小二乘问题转换成凸二次规划问题,然后求其最优解。给出了几个判定最优解的充分必要条件,以及非负约束下的平差问题参数最小二乘估计的一般形式,并给出了简明的算法。模拟实例说明,此算法可以很好地应用于实际测量中的平差计算。