计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
19期
5-8
,共4页
标度总体最小二乘%Levenberg-Marquardt(LM)算法%计算机视觉
標度總體最小二乘%Levenberg-Marquardt(LM)算法%計算機視覺
표도총체최소이승%Levenberg-Marquardt(LM)산법%계산궤시각
Levenberg-Marquardt(LM)算法与最小二乘(Least Square,LS)方法关系密切,标度总体最小二乘(Scaled Total Least Square,STLS)是最小二乘,数据最小二乘(Data Least Square,DLS)与总体最小二乘(Total Least Square,TLS)的统一与推广,但是它与LM算法的关系尚不清楚.给出了一种求STLS解的算法及其子空间解释与拓扑解释,利用矩阵分解揭示了LM算法与STLS的密切关系,结果表明:阻尼因子使得LS解转变为STLS解;噪声子空间的剔除与系数矩阵条件数的控制保证了LM算法的稳健性与收敛速度;STLS的鲁棒性保障了LM算法处理过参数化问题的能力.
Levenberg-Marquardt(LM)算法與最小二乘(Least Square,LS)方法關繫密切,標度總體最小二乘(Scaled Total Least Square,STLS)是最小二乘,數據最小二乘(Data Least Square,DLS)與總體最小二乘(Total Least Square,TLS)的統一與推廣,但是它與LM算法的關繫尚不清楚.給齣瞭一種求STLS解的算法及其子空間解釋與拓撲解釋,利用矩陣分解揭示瞭LM算法與STLS的密切關繫,結果錶明:阻尼因子使得LS解轉變為STLS解;譟聲子空間的剔除與繫數矩陣條件數的控製保證瞭LM算法的穩健性與收斂速度;STLS的魯棒性保障瞭LM算法處理過參數化問題的能力.
Levenberg-Marquardt(LM)산법여최소이승(Least Square,LS)방법관계밀절,표도총체최소이승(Scaled Total Least Square,STLS)시최소이승,수거최소이승(Data Least Square,DLS)여총체최소이승(Total Least Square,TLS)적통일여추엄,단시타여LM산법적관계상불청초.급출료일충구STLS해적산법급기자공간해석여탁복해석,이용구진분해게시료LM산법여STLS적밀절관계,결과표명:조니인자사득LS해전변위STLS해;조성자공간적척제여계수구진조건수적공제보증료LM산법적은건성여수렴속도;STLS적로봉성보장료LM산법처리과삼수화문제적능력.
