酒小二新人优惠
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最小二乘法
基于最小二乘法的状态估计理论及实验仿真分析
北方民族大学
学士学位论文
析
论文题目: 基于最小二乘法的状态估计理论及实验仿真分
院(部)名 称: 信息与计算科学学院 学 生 姓 名: 专 业: 学 号: 指导教师姓名: 论文提交时间: 论文答辩时间: (不填) 学位授予时间: (不填)
新人版小二(上)数《100以内的加法和减法》单元检测卷(二)
新人版小二(上)数《100以内的加法和减法》单元检测卷(二)
姓名: 成绩:
一、直接写得数。(12分)
36+7= 80-8= 54+8-50= 75-(2+50)=
34+26= 60+39= 64+6-50= 16+(40-8)=
88-66= 51-4= 98-5-33= 67-(37-16)=
二、按要求做一做。(12分)
1、算一算。(8分)
-+9 -8 →→→→
→→→→
→→→→
2、连一连。(4分)
67 57 58 68
38+29 81-23 80-(41-29) 95-9-29
三、笔算下面各题。(12分)
90-46= 58+37= 92-
55=
43+37-
54= 76-23+42= 91-(35+28)
=
、
“<”或“=
分)
45
-
+-
53+-+
---36
五、下面各题做得对吗?对的画“√”,错的画“×”并改正。(12分)
6 8
新人版小二(上)数《100以内的加法和减法》单元检测卷(二)
新人版小二(上)数《100以内的加法和减法》单元检测卷(二)
姓名: 成绩:
一、直接写得数。(12分)
36+7= 80-8= 54+8-50= 75-(2+50)=
34+26= 60+39= 64+6-50= 16+(40-8)=
88-66= 51-4= 98-5-33= 67-(37-16)=
二、按要求做一做。(12分)
1、算一算。(8分)
-+9 -8 →→→→
→→→→
→→→→
2、连一连。(4分)
67 57 58 68
38+29 81-23 80-(41-29) 95-9-29
三、笔算下面各题。(12分)
90-46= 58+37= 92-
55=
43+37-
54= 76-23+42= 91-(35+28)
=
、
“<”或“=
分)
45
-
+-
53+-+
---36
五、下面各题做得对吗?对的画“√”,错的画“×”并改正。(12分)
6 8
最小二乘影像匹配
作 业 与 思 考 题
1、叙述基于灰度的影像匹配的一 般过程。 叙述基于物方影像匹配( 2、叙述基于物方影像匹配(VLL 基本思想和主要过程。 法)基本思想和主要过程。 3、试推导并说明整像元匹配的精 度。 4、试推导采用相关系数拟合提高 匹配精度的理论公式。 匹配精度的理论公式。 5、试绘制相关系数匹配的程度框 并用C 图,并用C语言编写和调试相应程 序。
河南理工大学测绘学院遥感科学与技术系
数字摄影测量学 Digital Photogrammetry
第五章 问 题 的 提 出
影像匹配
如何提高影像匹配的精度 如何提高影像匹配的精度? 如何提高影像匹配的精度
河南理工大学测绘学院遥感科学与技术系
数字摄影测量学 Digital Photogrammetry
第五章 内 容 安 排 §5.1 §5.2 §5.3 §5.4
影像匹配
影像匹配基础理论 基于灰度的影像匹配 最小二乘影像匹配 特征匹配与整体匹配
河南理工大学测绘学院遥感科学与技术系
数字摄影测量学 Digital Photogrammetry
§ 5.3 最小二乘影像匹配 内 容 [一] 概述 一 [二] 最小二乘影像匹配的原理 二 [三] 单点最小
普通最小二乘法(OLS)
最小二乘
普通最小二乘法(OLS)
普通最小二乘法(Ordinary Least Square,简称OLS),是应用最多的参数估计方法,也是从最小二乘原理出发的其他估计方法的基础,是必须熟练掌握的一种方法。
在已经获得样本观测值yi,xi(i=1,2, ,n)的情况下(见图2.2.1中的散点),假如模型
^
(2.2.1)的参数估计量已经求得到,为 0和
^
1,并且是最合理的参数估计量,那么直线
方程(见图2.2.1中的直线)
^
^
^
yi 0 1xi i=1,2, ,n (2.2.2)
^
应该能够最好地拟合样本数据。其中yi为被解释变量的估计值,它是由参数估计量和解释变量的观测值计算得到的。那么,被解释变量的估计值与观测值应该在总体上最为接近,判断的标准是二者之差的平方和最小。
n
Q
i 1
(yi 0 1xi)
n
2
i
2
ui Q( 0, 1)
2
Q
0 0, 1 1
2
u i
y
1
i y
y
1
n
i
0 1xi
2
minQ( 0, 1)
(2.2.3)
为什么用平方和?因为二者之差可正可负,简单求和可能将很大的误差抵消掉,只有平方和才能反映二者在总体上的接近程度。这就是最小二乘原则。那么,就可以从最小
最小二乘参数辨识方法
系统辨识基础
《系统辨识基础》第17讲要点
第5章 最小二乘参数辨识方法
5.9 最小二乘递推算法的逆问题
辨识是在状态可测的情况下讨论模型的参数估计问题,滤波是在模型参数已知的情况下讨论状态估计问题,两者互为逆问题。
5.10 最小二乘递推算法的几种变形
最小二乘递推算法有多种不同的变形,常用的有七种情况:
① 基于数据所含的信息内容不同,对数据进行有选择性的加权; ② 在认为新近的数据更有价值的假设下,逐步丢弃过去的数据; ③ 只用有限长度的数据;
④ 加权方式既考虑平均特性又考虑跟综能力; ⑤ 在不同的时刻,重调协方差阵P(k); ⑥ 设法防止协方差阵P(k)趋于零; 5.10.1 选择性加权最小二乘法 把加权最小二乘递推算法改写成
(k) (k 1) K(k)[z(k) h(k) (k 1)]
K(k) (k)P(k 1)h(k) (k)h(k)P(k 1)h(k) 1 P(k) [I K(k)h (k)]P(k 1)
1
算法中引进加权因子,其目的是便于考虑观测数据的可信度.选择不同的加权方式对算法的
性质会有影响,下面是几种特殊的选择:
① 一种有趣的情况是 (k)取得很大,在极限情况下,算法就退化成正交投影算法。也就是说,当选择
最小二乘法及其应用
最小二乘法及其应用
1. 引言
最小二乘法在19世纪初发明后,很快得到欧洲一些国家的天文学家和测地学家的广泛关注。据不完全统计,自1805年至1864年的60年间,有关最小二乘法的研究论文达256篇,一些百科全书包括1837年出版的大不列颠百科全书第7版,亦收入有关方法的介绍。同时,误差的分布是“正态”的,也立刻得到天文学家的关注及大量经验的支持。如贝塞尔( F. W. Bessel, 1784—1846)对几百颗星球作了三组观测,并比较了按照正态规律在给定范围内的理论误差值和实际值,对比表明它们非常接近一致。拉普拉斯在1810年也给出了正态规律的一个新的理论推导并写入其《分析概论》中。正态分布作为一种统计模型,在19世纪极为流行,一些学者甚至把19世纪的数理统计学称为正态分布的统治时代。在其影响下,最小二乘法也脱出测量数据意义之外而发展成为一个包罗极大,应用及其广泛的统计模型。到20世纪正态小样本理论充分发展后,高斯研究成果的影响更加显著。最小二乘法不仅是19世纪最重要的统计方法,而且还可以称为数理统计学之灵魂。相关回归分析、方差分析和线性模型理论等数理统计学的几大分支都以最小二乘法为理论基础。正如美国统计学家斯蒂格勒( S. M. Sti
《小二黑结婚》作品赏析
《小二黑结婚》作品赏析
赵树理的创作代表了20世纪40年代解放区文学创作的最高成就,他所持有的“文艺大众化”的主张和40年代的主流政治不谋而合,被解释为一种新型文学方向的代表,是最能体现毛泽东的《讲话》所提出的文艺路线的典范,其流风余韵直接影响了整个五、六十年代的文学创作,并以其为首开创了“山药蛋” 一派,为中国现代文学的民族化和大众化作出了重要贡献。《小二黑结婚》是赵树理确立自己创作风格的代表作,成名作,也是体现他在实际工作中发现问题,形成主题的创作思想的代表作,完成于1943年5月,发表后一举打破了新文学和农民之间存在的隔膜,引起了解放区和国统区广大读者的浓厚兴趣, 小说塑造了三组各具特色的人物。 1.新型农民的典型:小二黑和小芹。 他们是解放区新一代农民的典型。
他们敢于斗争,主要表现敢于掌握自己的命运。 反对封建迷信。 反对恶势力。 2.落后农民的典型:二诸葛、三仙姑。
他们由于深受封建思想的毒害,既不明白自己受苦的根源,又无力改变自己的生活地位,便养成了落后、守旧、自私、迷信的性格。 3.封建恶势力的代表:金旺、兴旺。
金旺兄弟利用农村新政权的稚嫩和农民的保守思想攫取了基层政权的职位,为非作歹
小二班体格锻炼总结
小二班体格锻炼总结
我们依据《3-6岁儿童学习与发展指南》中“幼儿动作发展”的目标要求,我们在开学初制定了小班幼儿体格锻炼计划,促使幼儿身体过程得到全面的发展。组织幼儿经常进行体格锻炼,可以增强身体素质,减少疾病,全面地增强体能,促进身体健康地生长发育。
一、养成良好的锻炼习惯
活动前检查自己的鞋带是否系好,冬天在高强度的活动前脱去一件外套,在活动中遵守规则,不推、不挤前面的小朋友,不做危险的动作。这些习惯在每次的活动前教师总是一次次地嘱咐、关照。久而久之,逐渐养成这些好习惯,这些习惯的养成,有效地免了在活动中事故的发生。
二、合理、科学地安排幼儿的活动量
幼儿的活动量首先应根据幼儿的体质状况安排,如肥胖幼儿的运动量适当大一些,生病幼儿不宜参加强运动的活动。对能力弱的幼儿提的要求不能太高,要循序渐进来完成。其次根据季节气候来安排,九、十月份,天气比较热,安排的体育游戏强度、密度要小。在十一月、十二月份中,天气逐渐变冷,安排的体育游戏相对强度高,密度大。再出现雾霾或者雨雪天气我们会在室内进行游戏活动。
三、巧妙安排使基本动作得以发 展
我们结合小班幼儿的年龄特点、生理特点,根据季节的不同
以及幼儿在活动中的不同需要,组织开展一系列的体格锻炼
广义递推最小二乘辨识
系统辨识作业,广义递推最小二乘辨识
系统辨识上机实验报告
广义递推最小二乘辨识
一、实验目的
1 通过实验掌握广义最小二乘辨识算法;
2 运用MATLAB编程,掌握算法实现方法。
二、实验原理
广义最小二乘法的基本思想是基于对数据先进行一次滤波预处理,然后利用普通最小二乘法对滤波后的数据进行辨识。如果滤波模型选择得合适,对数据进行了较好的白色化处理,那么直接利用普通最小二乘法就能获得无偏一致估计。广义最小二乘法所用的滤波模型实际上就是一种动态模型,在整个迭代过程中不断靠偏差信息来调整这个滤波模型,使它逐渐逼近于一个较好的滤波模型,以便对数据进行较好的白色化处理,使模型参数估计称为无偏一致估计。理论上说,广义最小二乘法所用的动态模型经过几次迭代调整后,便可对数据进行较好的白化处理,但是,当过程的输出噪信比比较大或模型参数比较多时,这种数据白色化处理的可靠性就会下降。此时,准则函数可能出现多个局部收敛点,因而辨识结果可能使准则函数收敛于局部极小点上而不是全局极小点上。这样,最终的辨识结果往往也会是有偏的。
其收敛速度比较慢,需要经过多次迭代计算,才能得到较准确的参数估计值。一般情况下,经过多次迭代后,估计值便会收敛到稳态值。但在某些情况下(如噪声比较低时)存在局