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1)  multinomial least square matching
多项式最小二乘拟合
1.
Treatments were carried out respectively on the real measured displacement data of cam profile curve by means of using two kinds of processing methods namely cubic spline interpolation and multinomial least square matching.
分别对凸轮轮廓曲线的实测位移数据应用三次样条插值和多项式最小二乘拟合两种处理方法进行处理,并对两种数学处理方法的误差进行分析,结果证明:仿制凸轮时对凸轮轮廓曲线的实测位移数据采用多项式最小二乘拟合方法比三次样条插值处理更为合理,利用多项式最小二乘法进行曲线拟合得到的类加速度曲线的光滑程度明显优于用三次样条插值得到的类加速度曲线。
2)  least squares polynomial fitting
最小二乘法多项式拟合
1.
Methods: This article is carried out in MATLAB based on the least squares polynomial fitting of the low-pass FIR filter denoising simulation.
方法:本文就是在MATLAB上进行基于最小二乘法多项式拟合的低通FIR滤波器消噪仿真。
3)  The least-square fitting of orthogonal polynomials
正交多项式的最小二乘法拟合
4)  Polynomial PLS
多项式偏最小二乘法
5)  polynomial least square filter
多项式最小二乘滤波
6)  QPLS
多项式偏最小二乘算法
1.
A quadratic partial least squares(QPLS) algorithm based on nonlinear constrained programming was presented.
从应用的角度提出一种基于带约束非线性规划的多项式偏最小二乘算法(QPLS),利用差分进化算法(DE)计算最优输入权值和内部关系式的最优参数。
补充资料:最小二乘拟合
分子式:
CAS号:

性质:基于使偏差平方和达到极小的原理对曲线和方程进行拟合。

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