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阻尼最小二乘算法研究综述
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  • 英文篇名:Overview of Levenberg-Marquardt Algorithm
  • 作者:肖艳丽 ; 李明星
  • 英文作者:XIAO Yan-li;LI Ming-xing;Xi'An Aerospace Remote Sensing Data Technology Co.,Ltd.;China Coal Research Institute;Xi'an Research Institute of China Coal Technology and Engineering Group;
  • 关键词:最小二乘算法 ; 阻尼最小二乘 ; 综述 ; 最优化
  • 英文关键词:least squares method;;Levenberg-Marquardt Algorithm;;overview;;optimization
  • 中文刊名:RJDK
  • 英文刊名:Software Guide
  • 机构:西安航天天绘数据技术有限公司;中煤科工集团西安研究院有限公司;
  • 出版日期:2018-06-26 16:56
  • 出版单位:软件导刊
  • 年:2018
  • 期:v.17;No.190
  • 基金:中煤科工集团西安研究院有限公司科技创新基金项目(2015XAYMS28)
  • 语种:中文;
  • 页:RJDK201808003
  • 页数:4
  • CN:08
  • ISSN:42-1671/TP
  • 分类号:13-16
摘要
最小二乘法(LSM)是一种经典的数学优化方法,基本原理是通过最小化误差的平方和以确定数据与方程之间的最佳函数匹配关系。LSM简单易行,在许多领域应用广泛。众多学者对LSM进行广泛研究,提出了各种改进方法,其中比较著名的是阻尼最小二乘法(LMA)。通过研读近几年有关阻尼最小二乘算法文献,将不同学者对阻尼最小二乘算法的改进策略研究进行梳理。
        As a classical mathematical optimization method,least square method(LSM)determines the optimal function matching relationship between data and function by minimizing the sum of squares of errors.LSM is simple and easy to use,and has been widely used in many fields.Many scholars have conducted extensive research on LSM,and proposed various improvement methods,among which the most famous is Levenberg Marquardt Algorithm(LMA).By studying the literatures about LMA published in recent years,this paper summarizes and analyzes the improvement strategies of LMA.
引文
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