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最优估计理论与应用——最小二乘估计 版权信息
- ISBN：9787561266748
- 条形码：9787561266748 ; 978-7-5612-6674-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
最优估计理论与应用——最小二乘估计 内容简介
作为估计理论的基础，很小二乘估计是从不准确数据中提炼规律的信息处理过程，在航空航天、工业过程、计量经济、生物物理等各学科和应用领域有着广泛应用。 本书共五章。章介绍了线性模型下标准很小二乘估计的来由、推导、实现；第二章介绍了加权很小二乘估计的起因和推导，给出了等式约束、序贯处理、权重选择等情况下的算法实现，以及量测矩阵不确定下的全很小二乘估计；第三章介绍了非线性模型下标准很小二乘估计的典型实现；第四章给出了模型校验的度量以及过拟合与欠拟合检验方法；第五章给出了数据压缩和很优估计的联合处理方法。 本书力图从应用示例出发，引出研究问题，可用于高等学校研究生和高年级本科生课程的学习与研讨，也可供信息处理领域技术人员参考。
最优估计理论与应用——最小二乘估计 目录
第1章 线性小二乘估计
1．1 线性小二乘估计问题的提出
1．2 线性小二乘估计的方法
1．3 线性小二乘估计实现
1．4 伪非线性小二乘估计
1．5 小二乘拟合中的基函数
参考文献
第2章 加权小二乘
2．1 加权问题的提出
2．2 加权小二乘估计方法
2．3 线性等式约束下的小二乘估计
2．4 序贯小二乘估计
2．5 加权矩阵的选择
2．6 全小二乘估计
参考文献
第3章 非线性小二乘估计
3．1 非线性小二乘估计问题的提出
3．2 非线性小二乘估计实现
3．3 Levenberg-Marquardt实现
参考文献
第4章 模型校验
4．1 拟合优度
4．2 估计参数的不确定度
4．3 数据逼近的不确定度
……
1．1 线性小二乘估计问题的提出
1．2 线性小二乘估计的方法
1．3 线性小二乘估计实现
1．4 伪非线性小二乘估计
1．5 小二乘拟合中的基函数
参考文献
第2章 加权小二乘
2．1 加权问题的提出
2．2 加权小二乘估计方法
2．3 线性等式约束下的小二乘估计
2．4 序贯小二乘估计
2．5 加权矩阵的选择
2．6 全小二乘估计
参考文献
第3章 非线性小二乘估计
3．1 非线性小二乘估计问题的提出
3．2 非线性小二乘估计实现
3．3 Levenberg-Marquardt实现
参考文献
第4章 模型校验
4．1 拟合优度
4．2 估计参数的不确定度
4．3 数据逼近的不确定度
……
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