1) recursive least squares(RLS)
序贯最小二乘
1.
To estimate systemic errors of multi-sensors in real-time,the registration algorithm based on recursive least squares(RLS) for multi-sensors is presented,concerning for the generalized least-squares estimation(GLS) algorithm being not used for estimating sensors error in real-time.
为实时估计多传感器系统偏差,针对广义最小二乘(GLS)配准方法不能实时估计传感器偏差的问题,提出了基于序贯最小二乘的多传感器误差估计方法,该方法在GLS配准模型基础上,采用最小二乘的序贯方法来估计系统偏差,不必存储过去的测量数据,能够实时估计系统偏差。
2) Sequent least square method
序贯最小二乘法
3) sequential least squares estimation
序贯最小二乘估计
4) sequential conditional least-squares
序贯条件最小二乘
5) least square method
最小二乘
1.
Research on data fusion algorithm of redundancy information based on least square method
基于最小二乘法的冗余信息数据融合算法实现
2.
The relative coordinate for straightness error is set up, the discrete values in coordinate are linked based on least square method, then coordinate transform is realized, some eddy genes and contained area conforming to least condition are confirmed using numerical method, the evaluation of straightness error is achieved by compare.
建立直线度误差的相对坐标,基于最小二乘对坐标内的离散点进行曲线拟合,而后对其进行相似坐标变换,利用数值分析方法得到坐标变换的一系列旋转因子(旋转参数)与满足最小条件的包容区域,最后通过比较法实现对直线度误差的数值判定。
6) least square
最小二乘
1.
A spatial error concealment based on least square filter;
基于最小二乘滤波器的空域视频掩盖算法
2.
Application of non-uniform B-spline least square in GPS leveling height fitting;
非均匀B样条函数的最小二乘法在GPS水准拟合中的应用
3.
An Algorithm associated with Least Square (LS) and Adaptive Kalman Filtering;
一种最小二乘与自适应Kalman联合滤波算法
补充资料：非线性最小二乘拟合
分子式：
CAS号：
性质：用最小二乘法拟合非线性方程。有些变量之间的非线性模型，通过变量变换可以化为线性模型，此称为外在线性。而有些变量之间的非线性模型，通过变量变换不能化为线性模型，通称为内在非线性。对于非线性模型y=f(ξ,θ)+ε，其残差平方和。S(θ)是θ的函数，当模型关于θ是非线性的，正规方程关于θ也是非线性的。基于使残差平方和s(θ)达到极小的原理求出θ的估计值，拟合非线性回归方程。
CAS号：
性质：用最小二乘法拟合非线性方程。有些变量之间的非线性模型，通过变量变换可以化为线性模型，此称为外在线性。而有些变量之间的非线性模型，通过变量变换不能化为线性模型，通称为内在非线性。对于非线性模型y=f(ξ,θ)+ε，其残差平方和。S(θ)是θ的函数，当模型关于θ是非线性的，正规方程关于θ也是非线性的。基于使残差平方和s(θ)达到极小的原理求出θ的估计值，拟合非线性回归方程。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条