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- 一种全球定位系统接收机单点定位的新算法及数值试验北大核心CSCDCSTPCD摘要:借助于Bancroft方法快速决定全球定位系统中接收机的大概位置,可作为观测方程线性化的初值.采用最小二乘法来求解方程时,观测数据存在较大误差(即出现粗差)的情况下,最小二乘解会出现不稳定性,即问题呈不适定性.为了克服解的不适定性,引入了正则化方法,采用正则化方法及正则化参数最优选择来提高抗粗差能力.实验结果表明,利用这种定位方法的抗粗差能力有一定的改进,这对实时、快速定位有重要意义.
- 半空间SH波方程的非线性反演北大核心CSCD
- 统计最优近场声全息中正则化方法的仿真与实验研究北大核心CSCDCSTPCD摘要:基于统计最优近场声全息的声场重建是典型的反问题,测量误差的存在使得该反问题的求解具有"不适定"特性.为此,通过两种不同的正则化方法解决上述问题:第一种方法采用标准的Tikhonov正则算子,并结合需要测量信号先验知识的Morozov偏差原则;第二种方法采用标准的Tikhonov正则算子,并结合不需要测量信号先验知识的Engl误差最小化原则.统计最优近场声全息在空间域直接实现声场重建的过程可以转化为矩阵的特征值求解问题,这为在重建过程中…查看全部>>
- 使用信噪比正则化LightGBM的腹部源胎儿心电信号提取方法北大核心
- 一个高效的椒盐噪声去除方法北大核心CSCDCSTPCD
- 基于正则化KL距离的交叉验证折数K的选择CSTPCD摘要:在机器学习中,K折交叉验证方法常常通过把数据分成多个训练集和测试集来进行模型评估与选择,然而其折数K的选择一直是一个公开的问题.注意到上述交叉验证数据划分的一个前提假定是训练集和测试集的分布一致,但是实际数据划分中,往往不是这样.因此,可以通过度量训练集和测试集的分布一致性来进行K折交叉验证折数K的选择.直观地,KL(Kullback-Leibler)距离是一种合适的度量方法,因为它度量了两个分布之间的差异.然而直接基于KL距离进行K…查看全部>>
- 地震层析成像的实用正则化摘要:正则化是求解地震层析成像反演问题必须的。一般情况下,地震层析成像方程组非常庞大,合理选择正则化参数非常困难。本文提出一种在线性层析成像反演中实际选择正则化参数的算法。该算法基于大多数层析成像常用的数据统计假设。首先利用Lanczos双对角变换将方程组转换到Krylov子空间。在转换的子空间中,方程组转换成标准阻尼最小二乘正规方程。标准方程组的解可以写成正则化参数的显函数,这使得可以进行计算机方便的选取正则化参数。正则化参数选取的第二个…查看全部>>
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- 基于正则自编码器及Optuna寻优的异常用电数据清洗研究CSTPCD
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