检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:王彬 李建成(指导) WANG Bin(School of Geomatics Science and Technology,Nanjing Tech University,Nanjing 211800,China)
机构地区:[1]南京工业大学测绘科学与技术学院,江苏南京211800 [2]不详
出 处:《测绘学报》2020年第8期1070-1070,共1页Acta Geodaetica et Cartographica Sinica
基 金:江苏省自然科学基金(BK20180720)。
摘 要:整体最小二乘(total least squares,TLS)可以有效解决变量误差(errors-in-variables,EIV)模型的参数估计问题,受到了许多领域研究者的广泛关注,并提出了各种不同的算法。然而,已有的部分研究成果大多基于标准的EIV模型,在处理大角度三维相似基准转换、多元非线性回归等复杂的非线性问题时难免存在一定的限制。目前对于更具通用性的广义整体最小二乘及其拓展理论的研究还比较匮乏。
关 键 词:测量数据处理 整体最小二乘 基准转换 多元非线性回归 参数估计问题 非线性问题 研究成果
分 类 号:P228[天文地球—大地测量学与测量工程]
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