病态整体最小二乘的迭代正则化算法
本文关键词:病态整体最小二乘的迭代正则化算法
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【摘要】:当误差含变量(EIV)模型的设计矩阵病态时,采用普通整体最小二乘(TLS)算法得不到稳定的数值解。为了减弱病态性,在整体最小二乘准则的基础上附加解的二次范数约束,组成拉格朗日目标函数,推导EIV模型的正则化整体最小二乘解(RTLS)。然后将RTLS的求解转换为矩阵特征向量问题,设计一个迭代方案逼近RTLS解。通过L曲线法求得正则化因子来确定正常数,从而避免人为选择正常数的随意性。数值实例表明,提出的迭代正则化算法是有效可行的。
【作者单位】: 武汉大学测绘学院;内蒙古科技大学矿业与煤炭学院;武汉大学地球空间环境与大地测量教育部重点实验室;
【关键词】: EIV模型 病态问题 正则化整体最小二乘 L曲线法 正常数
【基金】:国家自然科学基金资助项目(41474006)~~
【分类号】:P207
【正文快照】: 3.武汉大学地球空间环境与大地测量教育部重点实验室,武汉430079)在信号处理、计算机视觉、图像处理、通信工程以及大地测量与摄影测量等相关领域中,待求参数一般通过建立观测模型来求解。当观测系统的设计矩阵和观测量都含有误差时,便形成了误差含变量(Error-in-variables,EI
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,本文编号:1060189
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