导读:本文包含了误差范数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:误差,线性,自适应,模型,步长,稀疏,奇异。
误差范数论文文献综述
李志军,王亚楠,安平,张鸿鹏,孙乐[1]（2019）在《L2范数和真正跟踪误差的自适应谐波检测算法》一文中研究指出基于自适应噪声对消原理的自适应谐波检测方法具有众多优点,但算法中步长的选择必须在收敛速度和稳态精度之间做一个平衡。本文基于L2范数和真正跟踪误差提出了一种改进的变步长自适应谐波检测算法。本算法利用滑动积分器找到真正能反映跟踪情况的反馈量,再将更新后的反馈误差代入步长迭代函数中调节步长。利用L2范数公式将输入信号引入步长迭代函数中,从而可以反映输入信号对性能的影响。仿真结果表明,该算法在谐波检测中既可以保持较快的收敛速度,也能有较小的稳态失调。(本文来源于《电力系统及其自动化学报》期刊2019年07期）
南江岳,周林,金勇,王杭[2]（2018）在《范数有界信道误差下的部分协作中继选择算法》一文中研究指出针对全协作中继带来的发射功率消耗过大,及信道误差导致的衰减等问题,提出了基于范数有界信道误差下的部分协作中继选择算法.为了降低全协作中继系统较多的功率消耗,分析和构建了部分协作中继系统,通过求解满足通信要求下的最低功率消耗获取有关中继选择的优化算法;在部分协作中继选择的基础上引入具有高斯特性且满足范数有界约束特性的信道误差,进而更全面地描述信道存在的非确定因素;利用局部松弛与稀疏提升理论,将部分中继选择的优化算法问题由非凸问题近似为凸问题求解.仿真结果显示该算法减少了系统资源的消耗,提升了资源利用率,在复杂环境下具有更强的鲁棒性.(本文来源于《指挥与控制学报》期刊2018年02期）
徐久成,王楠,王煜尧,徐战威[3]（2019）在《基于非凸加权L_p范数稀疏误差约束的图像去噪算法》一文中研究指出图像去噪过程中由于噪声的影响,无法学习到准确的先验知识,因此难以获取较优的稀疏系数。针对该问题,本文提出一种基于非凸加权l_p范数稀疏误差约束的图像去噪算法。该算法将系数求解过程分解为两个子问题,采用广义软阈值算法求解l_p范数中的稀疏系数,再利用代理算法求解稀疏误差约束中的稀疏系数,根据二者的均值来获取更具鲁棒性的稀疏系数。与当前几种典型的算法进行对比分析,实验结果表明:本文算法不仅具有更高的峰值信噪比(PSNR),而且在运行时间上具有更高的效率,同时在视觉角度上产生了更好的视觉感受。(本文来源于《智能系统学报》期刊2019年03期）
刘小雍,熊中刚,阎昌国[4]（2018）在《逼近误差的范数最小化的区间模糊模型建模》一文中研究指出实际应用中所获取到的数据往往呈现出不确定性或不准确性,传统的确定性建模方法很难对这一类型的数据进行描述。通过将线性规划与TS模糊模型相结合,应用逼近误差的范数最小化原理,研究了基于TS模糊模型的区间建模方法,其中区间模型分别由上界和下界TS模型构成。为了求解上、下界TS模型,基于逼近误差的范数最小化被用于建立各自的优化问题,将其转化为标准的线性规划对其求解得到区间模糊模型。提出的方法较好地解决了传统方法建模带有不确定性数据的非线性系统时得到的是确定性模型问题,不能很好的描述不确定或不准确的数据。论证了该方法具有较好的鲁棒性。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2018年03期）
王刘彭,易年余[5]（2018）在《线性有限元误差的L~2范数估计及其应用》一文中研究指出基于分片L~2投影的稳定性估计,证明了线性有限元误差和投影误差的等价性.进一步利用分片线性插值的误差展开式,得到了有限元L~2误差的一个误差估计子.结合提出的Hessian重构技术,构造了有限元L~2误差的一个后验误差估计子.数值算例说明了后验误差估计子的可靠性和有效性及相应自适应算法的数值表现.(本文来源于《湘潭大学自然科学学报》期刊2018年01期）
兰天一,林辉[6]（2016）在《Lebesgue-p范数意义下对初态误差进行加速修正的迭代学习控制》一文中研究指出针对一类多输入多输出线性时不变系统,提出一种初态误差加速修正的PD-型迭代学习算法.针对系统的任意初始状态,在时间轴上设计一个随迭代次数增加而缩短的修正区间.在该区间上,控制算法对初始状态偏差进行修正;修正区间外,算法与无初始误差的学习律等同.在Lebesgue-p范数度量跟踪误差意义下,利用卷积的推广Young不等式证明了所提出学习控制律的收敛性.数值仿真验证了该控制律的有效性.(本文来源于《控制与决策》期刊2016年03期）
姜磊,王彤[7]（2015）在《基于杂波数据Frobenius范数拟合的阵元误差估计方法》一文中研究指出机载雷达的阵元误差会影响运动目标的参数估计与定位性能。为了解决这个问题,提出一种基于杂波数据Frobenius范数拟合的阵元误差估计方法。该方法首先利用杂波谱分布结构和雷达构型参数计算杂波空时导向矢量矩阵,接着利用截断的奇异值分解求解杂波幅度矢量并重构杂波数据,最后将实际的数据矩阵与重构的数据矩阵进行Frobenius范数拟合来估计阵元误差。数值仿真实验结果表明,该方法在低脉冲数目、低样本数目的情况下均具有较好的参数估计精度与稳健性。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2015年12期）
李喆,桑海风,徐维华[8]（2015）在《欠定非线性系统极小二范数解的可信误差界》一文中研究指出考虑欠定非线性系统极小二范数解的可信验证问题.欠定非线性系统的极小二范数解为解向量二范数的极小值点,对给定的欠定非线性系统,将方形非线性系统单根的可信验证方法与对称正定矩阵的可信验证方法相结合,给出计算Jacobi矩阵为列满秩欠定非线性系统极小二范数解的可信误差界算法.(本文来源于《吉林大学学报(理学版)》期刊2015年03期）
邱红兵,罗季,孙旭[9]（2012）在《奇异线性模型下最小范数二次无偏估计关于误差分布的稳健性》一文中研究指出讨论奇异线性模型下方差σ2的最小范数二次无偏估计关于误差分布的稳健性问题,得到方差的最小范数二次无偏估计保持最优的误差项的最大分布类.进一步考虑可估计函数Xβ的最佳线性无偏估计的稳健性,得到了Xβ的最佳线性无偏估计与方差σ2的最小范数二次无偏估计同时最优的误差项的最大类.(本文来源于《华侨大学学报(自然科学版)》期刊2012年01期）
周光明[10]（2009）在《一个非线性椭圆方程有限元近似的拟范数插值误差估计》一文中研究指出运用拟范数方法,获得一个非线性椭圆方程的有限元插值误差估计.该方程源于弹塑性力学中的组合材料问题.为了在更弱正则性条件下得到该方程的优化先验误差界,这个误差估计是非常必要的.一个推广的拟范数被提出,并建立了该范数下的类似结果.(本文来源于《应用数学》期刊2009年02期）
误差范数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对全协作中继带来的发射功率消耗过大,及信道误差导致的衰减等问题,提出了基于范数有界信道误差下的部分协作中继选择算法.为了降低全协作中继系统较多的功率消耗,分析和构建了部分协作中继系统,通过求解满足通信要求下的最低功率消耗获取有关中继选择的优化算法;在部分协作中继选择的基础上引入具有高斯特性且满足范数有界约束特性的信道误差,进而更全面地描述信道存在的非确定因素;利用局部松弛与稀疏提升理论,将部分中继选择的优化算法问题由非凸问题近似为凸问题求解.仿真结果显示该算法减少了系统资源的消耗,提升了资源利用率,在复杂环境下具有更强的鲁棒性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
误差范数论文参考文献
[1].李志军,王亚楠,安平,张鸿鹏,孙乐.L2范数和真正跟踪误差的自适应谐波检测算法[J].电力系统及其自动化学报.2019
[2].南江岳,周林,金勇,王杭.范数有界信道误差下的部分协作中继选择算法[J].指挥与控制学报.2018
[3].徐久成,王楠,王煜尧,徐战威.基于非凸加权L_p范数稀疏误差约束的图像去噪算法[J].智能系统学报.2019
[4].刘小雍,熊中刚,阎昌国.逼近误差的范数最小化的区间模糊模型建模[J].系统仿真学报.2018
[5].王刘彭,易年余.线性有限元误差的L~2范数估计及其应用[J].湘潭大学自然科学学报.2018
[6].兰天一,林辉.Lebesgue-p范数意义下对初态误差进行加速修正的迭代学习控制[J].控制与决策.2016
[7].姜磊,王彤.基于杂波数据Frobenius范数拟合的阵元误差估计方法[J].系统工程与电子技术.2015
[8].李喆,桑海风,徐维华.欠定非线性系统极小二范数解的可信误差界[J].吉林大学学报(理学版).2015
[9].邱红兵,罗季,孙旭.奇异线性模型下最小范数二次无偏估计关于误差分布的稳健性[J].华侨大学学报(自然科学版).2012
[10].周光明.一个非线性椭圆方程有限元近似的拟范数插值误差估计[J].应用数学.2009
论文知识图
