1) the least square estimation
最小二乘状态估计
2) weighted least square state estimation
加权最小二乘状态估计
3) least square estimate
最小二乘估计
1.
The lower bound of efficiencies of least square estimate with respect to the ridge estimate;
最小二乘估计相对于岭估计的效率下界
2.
The least square estimate of covariance matrices in the growth curve model with random effects;
含有随机效应的增长曲线模型协差阵的最小二乘估计
3.
Therefore, firstly the definition of optimal combinatorial forecasting model is given in the sense of least square estimate to find out the expression of weight of the above mentioned model and to prove it to be unique.
笔者给出最小二乘估计意义下的最佳组合预测模型的定义,并求得其权的公式和证明权的惟一性;用回归分析方法建立多个回归模型,并按3条标准即①回归指数大、②系统误差小、③模型精度高,选定最佳非线性回归模型;用灰色理论建立多个灰色模型,并按3条标准即①后验差比值小、②小误差概率大、③预测关联度大,选定最佳灰色模型;再将最佳回归模型与最佳灰色模型有机地结合起来建立中国火灾最佳灰色回归组合预测模型。
4) least squares estimation
最小二乘法估计
1.
Results show that, when data accord with the Gauss-Markov hypothesis, the least squares estimation of parameters is better than any other linear unbiased estimations, including that of genetic al.
对于分析化学中可化为线性函数的非线性拟合问题，利用文献数据对最小二乘法与遗传算法所得结果进行了比较，结果充分表明在数据满足Gauss－Markov假定时，对参数的最小二乘法估计所得结果要优于任何其它线性无偏估计以及遗传算法所得结果。
5) least squares estimate
最小二乘估计
1.
Based on this, the paper deduces the least squares estimate under the contaminated model.
研究了污染模型下观测值的分布结构及方差，并以此为基础导出了污染模型下的最小二乘估计。
2.
In order to improve the location accuracy of the ship-borne microwave OTH radar, this paper analyzes its location error quantitatively according to its geometry relations and the least squares estimate.
为提高舰载微波超视距雷达的定位精度 ,本文从交叉定位的几何关系入手 ,运用最小二乘估计定量分析了交叉定位的定位误差。
3.
In this paper,the relative efficiencies of three estimators with respect to the least squares estimate are shown.
本文给出了关于最小二乘估计的三种估计的相对效率，并研究了它们的性质以及与文献［２］讨论过的另一种相对效率的关系。
6) least square estimation
最小二乘估计
1.
Least Square Estimation and Removal of Power Line Interference in the Electrocardiogram;
心电信号中工频干扰的最小二乘估计和消除
2.
The recursive algorithm of least square estimation in multiple linear regressions;
多重线性回归的最小二乘估计的递推算法
3.
On the data including the discrete points,least square estimation can not control the strong error affecting the regression curve.
在含有离群值的情况下,分析了最小二乘估计不能克服粗大误差对回归曲线的影响。
补充资料：状态估计
| 状态估计 state estimation 根据可获取的量测数据估算动态系统内部状态的方法。对系统的输入和输出进行量测而得到的数据只能反映系统的外部特性，而系统的动态规律需要用内部（通常无法直接测量）状态变量来描述。因此状态估计对于了解和控制一个系统具有重要意义。在确定性情形下，线性系统的状态估计的主要方法有吕恩伯格观测器。只有系统的能观测部分（见能观测性）的状态才能重构，而且能以任意快的速度来重构，但在具体实现时则受到噪声、灵敏度等因素的限制。在系统的装置或其观测通道受有随机噪声干扰时，则必须用统计估计方法来处理。依观测数据与被估状态在时间上的相对关系，状态估计又可区分为平滑、滤波和预报3种情形。为了估计t时刻的状态x（t），如果可用的信息包括t以后的观测值，就是平滑问题。如果可用的信息是时刻t以前的观测值，估计可实时地进行，称为滤波问题。如果必须用时刻（t－Δ）以前的观测来估计经历了Δ时间之后的状态x（t），则是预报问题。状态估计中所应用的方法属于统计学中的估计理论。最常用的是最小二乘估计，其他如风险准则的贝叶斯估计、最大似然估计、随机逼近等方法也都有应用。不管是维纳滤波还是卡尔曼滤波，这些方法都只适用于线性系统，而且需要对被估计过程有充分的知识。对于非线性系统或对动态系统特性不完全了解的复杂估计问题，还需要深入研究。工程上可用一些近似计算方法来处理，常见的有基于局部线性化思想的广义卡尔曼滤波器、贝叶斯或极大后验估值器和可以根据滤波过程的历史知识自动修改参数的自适应滤波或预报技术等。 |
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