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加权最小二乘法&最大最小化优化算法
weighted least-squares + weighted min-max optimization ,Weighted least square method
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强局部加权回归算法由Cleveland[7]提出,主要利用局部观测数据对欲拟合点进行多项式加权拟合,并用最小二乘法进行估计.它综合了传统的局部多项式拟合,局部加权回归以及具有强鲁棒性的拟合过程
-Strong locally weighted regression algorithm by Cleveland [7] proposed, mainly using local observational data points on the polynomial fitting For wei
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不加权最小二乘算法。用于系统辨识学习之用。-non-weighted least square method
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阵元失效会破坏拖曳线列阵的幅相分布，导致阵列的旁瓣级出现明显升高，严重影响了阵列的性能。阵元失效条件下
的波束形成是一个非线性的最小平方的优化问题，对其直接求解非常困难。针对这一情况，提出了一种基于遗传算法的阵元
失效校准方法。算法的基本思想是将失效阵元的权重强制为零，并使得阵列的实际响应与期望响应在主瓣区域相匹配，同时
对阵列响应的旁瓣级作出限制-Failed elements will des仃oy the amplitude and phase distribution and
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分数延迟FIR滤波器的实现，分别使用了最小二乘法，拉格朗日插值法以及优化加权最小二乘法。-Fractional delay FIR filter implementation, using the least square method, the Lagrange interpolation method and optimization of weighted least squares.
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实现基于加权最小二乘法的电力系统状态估计算法，以于老师写的书里面四节点算例仿真-Implementation based on weighted least-square method of power system state estimation algorithm, with the teacher wrote the book four node example simulation
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电力系统加权最小二乘法状态估计14节点或33节点都能运行-Weighted least square method for power system state estimation of 14 nodes or 33 nodes can run
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最小二乘算法，用于数据处理，图像处理，深度学习等等(Application of weighted least square method to machine vision system)
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针对基于双曲线定位的DV-Hop算法中误差项的异方差性引起的定位误差大的问题，提出了一种基于加权双曲线定位的DV-Hop改进算法。算法分析了基于双曲线定位的DV-Hop算法模型中误差项的异方差性，用加权最小二乘法对异方差性进行纠正，对加权最小二乘法中的权值矩阵进行了推导并得到与跳数相关的最佳权值矩阵，使得误差项满足同方差性，所得估计值更加接近最佳线性无偏估计。仿真实验结果表明，所提算法在节点定位精度上较现有的基于双曲线定位的DV-Hop算法都有一定提高。(Aiming at the proble
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用的是estimation加权最小二乘法状态估计法, 主要思想：
1、建立一个生成zdatas.m的函数，函数中先调用潮流计算；
2、电压幅值结果在潮流结果的bus变量中；节点注入功率量测取PQ节点负荷值的相反数；传输功量测取branch中的传输功率值。
3、对上一步提到的量测值随机添加白噪声；
4、视算例所要分析的问题，确实是否设置坏数据，若是，则设置；
5、将添加白噪声和坏数据后的量测输出到zdatas.m文件中。(The main idea is to use the estim
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进行双加权最小二乘法拟合疲劳寿命数据，得到疲劳极限以及S-N曲线(Fitting fatigue life data with double weighted least square method)
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localization algorithm using weighted least square method.
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基于加权最小二乘算法和快速分解法的电力系统状态估计程序(Power system state estimation program based on weighted least square algorithm and fast decomposition method)
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