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1)  robust regressive estimation
鲁棒回归估计
1.
The noise model parameters firstly by using robust regressive estimation are estimated, then the noise in target image by using S_a(.
在噪声抑制过程中,首先使用鲁棒回归估计方法,估计出噪声模型参数,然后分别应用噪声抑制算子Sa(。
2)  robust regression
鲁棒回归
1.
Application of robust regression in the hydraulic structure safety monitoring modeling;
鲁棒回归在水工建筑物安全监控模型建立中的应用
2.
A motion based segmentation scheme for image motion estimation is proposed using variable order parameterized models of image motion and robust regression.
借助于图像运动的变阶参数模型和鲁棒回归分析 ,提出一种基于运动分割的图像运动估计方法 。
3)  robust estimation
鲁棒估计
1.
Retinex image enhancement method based on robust estimation;
基于鲁棒估计的Retinex图像增强方法
2.
Adaptive image smoothing based on robust estimation;
一种基于鲁棒估计的自适应图像平滑方法
3.
Motion segmentation based on multi-model robust estimation;
多模型鲁棒估计的运动分割
4)  robust estimation
鲁棒性估计
1.
The limitation of standard optical flow estimation is analyzed and the reasons are pointed out,the practicability of optical estimation algorithm has been improved by using robust estimation technology.
文中分析了标准光流估计的缺陷及其原因,并使用鲁棒性估计技术提高了光流估计算法的实用性。
2.
Based on the robust estimation in the state-space and the adaptive modification of prediction covariance matrix, a new algorithm was proposed to track Thevenin equivalent parameters.
融合预报协方差矩阵的自适应调整和状态空间鲁棒性估计,给出辨识戴维南等值参数的新算法。
5)  Regression estimate
回归估计
1.
A comparative study of systematic sampling and regression estimate for controlling total volume was conducted.
结果显示,回归估计可充分利用抽样调查与小班调查的综合信息,提高控制二类调查蓄积量的精度,提高成果质量。
2.
Through combining the advantages of field theory with adaptive resonance theory and contraposing the characteristics of regression estimate problem, a novel neural network regression estimate algorithm FTART3 is proposed in this paper.
结合自适应谐振理论和域理论的优点 ,针对回归估计问题的特性 ,提出了一种新型神经网络回归估计算法 FTART3。
3.
the principal component analysis and regression estimate.
采用主分量分析与回归估计相结合的方法,研究近35年来江苏沿海气温变化对北半球增暖的响应状况。
6)  regression [英][rɪ'ɡreʃn]  [美][rɪ'grɛʃən]
回归估计
1.
The basic ideas of SVM for pattern recognition and regression are introduced.
基于统计学习理论的支持向量机(SVM)是一种新型的机器学习方法,描述了SVM在模式识别和回归估计中的基本思想。
2.
A support vector machine for regression is presented.
介绍机器学习的表示方式,分析和比较机器学习中经验风险最小化原则和结构风险最小化原则,引出用于回归估计的支持向量机,并用数学方式阐述其基本思想,讨论支持向量机技术发展中存在的主要问题。
3.
Support Vector Machine (SVM) for regression has recently attracted growing research interest due to its obvious advantage such as nonlinear function approximation with arbitrary accuracy, and good generalization ability, unique and globally optimal solutions.
用于回归估计的支持向量机方法以可控制的精度逼近非线性函数,具有全局最优、良好泛化能力等优越性能,得到广泛的研究。
补充资料:鲁棒性
鲁棒性
robustness

   控制系统在其特性或参数发生摄动时仍可使品质指标保持不变的性能。鲁棒性原是统计学中的一个专门术语,20世纪70年代初开始在控制理论的研究中流行起来,用以表征控制系统对特性或参数摄动的不敏感性。在实际问题中,系统特性或参数的摄动常常是不可避免的。产生摄动的原因主要有两个方面,一个是由于量测的不精确使特性或参数的实际值会偏离它的设计值(标称值),另一个是系统运行过程中受环境因素的影响而引起特性或参数的缓慢漂移。因此,鲁棒性已成为控制理论中的一个重要的研究课题,也是一切类型的控制系统的设计中所必须考虑的一个基本问题。对鲁棒性的研究主要限于线性定常控制系统,所涉及的领域包括稳定性、无静差性、适应控制等。鲁棒性问题与控制系统的相对稳定性(频率域内表征控制系统稳定性裕量的一种性能指标)和不变性原理(自动控制理论中研究扼制和消除扰动对控制系统影响的理论)有着密切的联系,内模原理(把外部作用信号的动力学模型植入控制器来构成高精度反馈控制系统的一种设计原理)的建立则对鲁棒性问题的研究起了重要的推动作用。当系统中存在模型摄动或随机干扰等不确定性因素时能保持其满意功能品质的控制理论和方法称为鲁棒控制。早期的鲁棒控制主要研究单劻路系统频率特性的某些特征,或基于小摄动分析上的灵敏度问题。现代鲁棒控制则着重研究控制系统中非微有界摄动下的分析与设计的理论和方法。
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参考词条