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病態(tài)整體最小二乘的迭代正則化算法

發(fā)布時間:2017-10-19 09:00

  本文關鍵詞:病態(tài)整體最小二乘的迭代正則化算法


  更多相關文章: EIV模型 病態(tài)問題 正則化整體最小二乘 L曲線法 正常數(shù)


【摘要】:當誤差含變量(EIV)模型的設計矩陣病態(tài)時,采用普通整體最小二乘(TLS)算法得不到穩(wěn)定的數(shù)值解。為了減弱病態(tài)性,在整體最小二乘準則的基礎上附加解的二次范數(shù)約束,組成拉格朗日目標函數(shù),推導EIV模型的正則化整體最小二乘解(RTLS)。然后將RTLS的求解轉(zhuǎn)換為矩陣特征向量問題,設計一個迭代方案逼近RTLS解。通過L曲線法求得正則化因子來確定正常數(shù),從而避免人為選擇正常數(shù)的隨意性。數(shù)值實例表明,提出的迭代正則化算法是有效可行的。
【作者單位】: 武漢大學測繪學院;內(nèi)蒙古科技大學礦業(yè)與煤炭學院;武漢大學地球空間環(huán)境與大地測量教育部重點實驗室;
【關鍵詞】EIV模型 病態(tài)問題 正則化整體最小二乘 L曲線法 正常數(shù)
【基金】:國家自然科學基金資助項目(41474006)~~
【分類號】:P207
【正文快照】: 3.武漢大學地球空間環(huán)境與大地測量教育部重點實驗室,武漢430079)在信號處理、計算機視覺、圖像處理、通信工程以及大地測量與攝影測量等相關領域中,待求參數(shù)一般通過建立觀測模型來求解。當觀測系統(tǒng)的設計矩陣和觀測量都含有誤差時,便形成了誤差含變量(Error-in-variables,EI

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