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以减小均方误差为目标的估计
  • ISSN号:1671-0673
  • 期刊名称:信息工程大学学报
  • 时间:0
  • 页码:364-367
  • 分类:O241[理学—计算数学;理学—数学]
  • 作者机构:[1]信息工程大学测绘学院,河南郑州450052, [2]信息工程大学理学院,河南郑州450001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(40974009,40474007);河南省基础与前沿技术研究计划资助项目(082300410240)
  • 相关项目:粗差探测的Bayes方法及其在GNSS数据处理中的应用
中文摘要:

文章分析了病态问题的特点,提出此时以最小方差为估计准则的LS估计常不能获得稳定的解,另一比较奏效的估计准则是均方误差最小。提出了均方误差意义下的最优线性估计,将其与正则化估计对照,获得了对正则化估计更加深入的认识,而正则化估计在均方误差意义下是优于最小二乘估计的。提出了基于正则化估计的单位权方差的无偏估计公式。

英文摘要:

In this paper the character of ill-posed problem is analyzed in detail, the estimation criterion of the least variance is sometimes no longer a proper criterion, as the least square estimation is rather unstable. Another effective criterion is the least mean squared errors. The best linear estimation in the sense of the least mean squared errors is put forword. The comparison between it and regularization has been made, a deep recognizion to regularization is obtained, and the regularization is superior to the least square estimation in the sense of the least mean squared errors. The unbiased estimation formula of unit weight mean square error in the regularization solution is derived.

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期刊信息
  • 《信息工程大学学报》
  • 主管单位:信息工程大学
  • 主办单位:信息工程大学科研部
  • 主编:郭云飞
  • 地址:郑州市科学大道62号信息工程大学科研部
  • 邮编:450001
  • 邮箱:xxgcxb@163.com
  • 电话:0371-81630446
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-0673
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1196/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 河南省优秀学报,河南省优秀期刊,总参优秀期刊,优秀国防期刊,《CAJ-CD规范》执行优秀奖,入选中科院核心期刊,全军首批军事学核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 英国科学文摘数据库
  • 被引量:2608