线性最小二乘的解是closed-form即,而非线性最小二乘没有closed-form,通常用迭代法(梯度下降法,牛顿法,Levenberg-Marquardt等)求解。迭代法,即在每一步update未知量逐渐逼近解,可以用于各种各样的问题(包括最小二乘),比如求的不是误差的最小平方和而是最小立方和。 所以如果把最小二乘看做是优化问题的话,那么...
Key Words.Levmar, C, LM least squares 1. levmar简介 Gauss-Newton算法是一个古老的处理非线性最小二乘问题的方法。该方法在迭代过程中要求矩阵J(x)满秩。为了克服这个困难,Levenberg(1944)提出了一种新的方法,但未受到重视。后来Marquardt(1963)又重新提出,并在理论上进行了控讨,得到Levenberg-Marquardt方法,简...
Gauss-Newton算法是一个古老的处理非线性最小二乘问题的方法。该方法在迭代过程中要求矩阵J(x)满秩。为了克服这个困难,Levenberg(1944)提出了一种新的方法,但未受到重视。后来Marquardt(1963)又重新提出,并在理论上进行了控讨,得到Levenberg-Marquardt方法,简称LM方法。在此基础上,Fletcher(1971)对其实现策略进行了改...
一种新的Levenberg-Marquardt算法的收敛性 Levenberg-Maxquardt方法是求解非线性方程组的重要算法之一,在本文中,我们针对奇异非线性方程组给出了Levenberg-Marquardt方法的一种新的参数迭代方法,即取μk=‖J(xk... 杨柳,陈艳萍 - 《计算数学》 被引量: 78发表: 2005年 ...
施加的直接鉴定方法是基于非线性最小二乘优化算法。 翻译结果2复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 被应用的直接标识方法依据一个非线性最小的正方形最优化运算法则。被使用的算法依据哪个结合最急遽的一个的优势下方法的 Levenberg Marquardt 方法 ( 好的表现当远离最适宜 ) 和高斯牛顿的方法 ( 好的表现当靠近最适宜...
获得较快的收敛速度和良好拟合效果遥 自寻优LM算法具有较强的鲁棒性和稳定性袁性 能明显优于传统LM算法遥 关键词院LM算法;高斯牛顿法;最小二乘;残差 文献标志码院A 文章编号院1674-5124渊2016冤03-0012-05 Study of solving nonlinear least squares under large residual based on Levenberg-Marquardt algorithm ...
Gauss-Newton算法是一个古老的处理非线性最小二乘问题的方法。该方法在迭代过程中要求矩阵J(x)满秩。为了克服这个困难,Levenberg(1944)提出了一种新的方法,但未受到重视。后来Marquardt(1963)又重新提出,并在理论上进行了控讨,得到Levenberg-Marquardt方法,简称LM方法。在此基础上,Fletcher(1971)对其实现策略进行了改...
Gauss-Newton算法是一个古老的处理非线性最小二乘问题的方法。该方法在迭代过程中要求矩阵J(x)满秩。为了克服这个困难,Levenberg(1944)提出了一种新的方法,但未受到重视。后来Marquardt(1963)又重新提出,并在理论上进行了控讨,得到Levenberg-Marquardt方法,简称LM方法。在此基础上,Fletcher(1971)对其实现策略进行了改...
在无约束最优化问题中,目标函数常常具有某些特殊的形式,最常见的一种是若干个函数的平方和形式,即诸梅芳北京工业大学应用数学系张建中香港城市大学数学系CNKI计算数学Levenberg-Marquardt型非线性最小二乘算法的收敛性[J]. 诸梅芳,张建中.计算数学. 1982(02)...
分析了铝电解生产过程中建立氧化铝浓度神经网络软测量模型的必要性和可行性,根据软测量建模理论建立了采用Levenberg-Marquardt算法的氧化铝浓度神经网络软测量模型。6) Marquardt-Levenberg non-linear simulation Marquardt-Levenberg非线性模拟 1. According to the Marquardt-Levenberg non-linear simulation, it indicates the...