1) least squares collocation
最小二乘配置
1.
Three-dimentional spatial coordinate transformation based on least squares collocation;
基于最小二乘配置的三维空间坐标转换
2.
Application of the least squares collocation to prediction of GPS abnormal height;
最小二乘配置法在GPS高程异常推估中的应用
3.
Parameter estimation of least squares collocation;
最小二乘配置模型的参数估计
2) least square collocation
最小二乘配置
1.
The methods of least square collocation and ordinary Kriging are introduced,and then the similarities and differences between them in the supposing condition,estimate criterion and characters of estimate value are pointed out.
从假设条件、估计准则和估值特性等方面比较最小二乘配置和普通Kriging法的异同。
2.
Based on the analysis of the algorithm of least square collocation and discussion of the matrix singular value decomposition(SVD),the relationshi Pbetween SVD decomposition and Moore-Penrose generalized inverse is deduced.
最小二乘配置最初是在组合各种资料来研究地球形状与重力场的一种数学方法,目前最小二乘配置已经在测绘数据处理中得到广泛应用。
3.
This method uses GPS data and least square collocation.
本文简要论述了应用最小二乘配置原理、利用GPS观测资料,建立基于不同参考基准和不同运动学与几何变形含义的地壳运动模型及不同空间分辨率应变场的方法。
3) least-squares collocation
最小二乘配置
1.
The principle of multiresolution least-squares collocation(LSC) is expatiated and its formulas are deduced.
对不同分辨率的数据融合问题进行了初步研究,详细阐述了多分辨最小二乘配置法的基本原理,推导了该方法的具体公式,并通过一个模拟算例将多分辨最小二乘配置法与传统最小二乘配置法的结果进行了比较分析。
2.
On the basis of the theory of least-squares collocation (LSC), the approach used to define a local covariance function is described.
从最小二乘配置方法的原理出发 ,描述了最小二乘配置法中经验协方差函数的确定方法。
3.
In view of the fact that the observation data are insufficient and uneven distributed in the analyses of Chinese mainland crustal movement,a more suitable least-squares collocation model is established for the analyses of crustal deformation,in which both trend term and signal term are included with the definite senses of the model parameters.
针对中国大陆地壳运动分析中观测资料不足以及分布不均匀的问题,建立更适于形变分析的最小二乘配置模型,其中包含趋势项和信号项,模型参数有明确的意义;结合抗差估计,提出引入地球物理模型计算值用于数据的中心化处理,同时分区、按方向确定协方差函数的新方法;采用文中改进的最小二乘配置方法,建立中国大陆内部主要块体的运动模型。
5) mobile least square collocation
移动最小二乘配置
1.
Obtaining height anomaly by using mobile least square collocation model;
运用常规的拟合模型求解大范围高程异常必然存在较大的模型误差,鉴于模型误差的不确定性,可以将模型误差看作信号采用最小二乘配置法来处理,最小二乘配置中协方差函数的确定是一个比较棘手的问题,介于此,本文提出了移动最小二乘配置法,对不同的待定点建立不同的配置模型,并通过定权的方式解决复杂的协方差函数计算问题,对一个大测区的部分GPS水准数据进行解算,获得了满意的结果。
6) Least squares collocation in frequency domain
频域最小二乘配置法
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