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基于共轭梯度法和最速下降法的非线性测量数据处理 总被引:2,自引:1,他引:2
将共轭梯度法与最速下降法有机结合起来,构造出一种解决非线性测量数据处理问题的新方法——混合算法。这种方法充分利用了共轭梯度法和最速下降法良好的收敛优点,既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了目标函数“性态不优”时,最速下降法难以解决的问题。文中的算例结果表明,混合算法与单纯的共轭梯度法或最速下降法相比,具有收敛速度快、收敛范围大、适应面宽等特点。 相似文献
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针对误差方程中同时包含非随机参数和随机参数的情况,提出了一种广义非线性动态最小二乘测量数据处理的新方法,即信赖域方法,并建立了相应的解算模型。计算中仅使用目标函数及其一阶导数信息,通过BFGS校正方法构造Hessian阵的近似,该算法不仅当迭代初值要求不严格时,仍保证收敛,而且在较强条件下具有二阶收敛结果。 相似文献
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基于分布式系统的应用软件安全控制问题的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
宁伟 《内蒙古大学学报(自然科学版)》2002,33(1):96-101
分布式系统的安全性是系统建设中的关键环节。由于分布式应用程序是涉及多用户参与的复杂的网络应用系统,安全性高、易于集成的安全控制系统将极大地方便这类应用程序的开发。在本文中,作者提出了一种基于角色的访问控制模型以及相应的身份认证与权限审查机制。然后采用三层客户/服务器模型,以组件对象的形式对系统进行了实现,在实践应用中取得了较好的效果。 相似文献
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针对GIS数据应用中所存在的随机误差处理这一重要问题,本文提出了一种非线性最小二乘条件平差方法,给出了顾及泰勒二阶展开的基于空间数据随机误差的非线性条件平差模型,并结合算例将该方法与线性最小二乘平差方法加以比较,结果表明,当观测值与其平差值相近时,应用非线性最小二乘条件平差可明显提高平差结果的精度,这对于解决数字化处理过程中,因源文件中图形间的相互作用而引入大量误差,从而导致不能将非线性条件方程直接线性化问题提供了一种新的方法. 相似文献
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在文献[1]中Xiaojun Chen给出了一个用于解决LC^1线性约束优化问题BFGS-SQP算法。这个算法是用Armijo线性原则来求步长的。本文采用Wolfe线性搜索原则来替代该BFGS-SQP算法的Armijo原则,经过类似的分析,同样得到了BFGS-SGP算法的全局收敛性及超线性收敛性。 相似文献
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分析了客户-服务器模式存在的缺点和中小型企业商务信息管理网络系统对数据库管理的通用要求,并通过对网络数据库相关理论的探讨,提出了一种分布式数据库加锁与刷新机制。 相似文献
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采用WOLFE搜索的BFGS-SQP算法 总被引:1,自引:0,他引:1
采用WOLFE线性搜索原则来取代该BFGS-SQP算法的Armijo原则,经过类似的分析,同样得到了BFGS-SQP算法的全局收敛性及超线性收敛性。 相似文献
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将单个属性按照B精度的均值和方差决定的属性重要性,从大到小依次加入到约简属性中.对重要性相等的属性,再计算划分的B精度来决定加入哪些属性,直到满足约简条件为止.与不用属性重要性的算法相比,计算量较少,提高了计算速度. 相似文献
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针对起算数据具有误差时现有处理方法的不足,利用广义最小二乘原理,提出了一种新的顾及起算数据精度的参数估计方法,推导了基于广义最小二乘原则的顾及起算数据精度的参数估计公式,与将起算数据视为无误差的传统测量平差方法,或虽考虑起算数据精度,但将其与观测值一起进行整体平差的方法相比,在理论和方法上都有较好的改进。算例表明:给出的参数估计模型较传统平差解算方法,其参数估计的精度有明显提高。 相似文献