本文采用非线性参数估计方法来确定硬硅钙石型微孔硅酸钙绝热材料的热扩散率.首先将绝热材料夹在两个金属片之间制成夹层结构试样，采用激光脉冲法测量试样背面温升；然后通过理论温升曲线与实验测得的温升曲线的拟合，来估计绝热材料的热扩散率.采用非线性参数估计可同时估计出热扩散率、散热系数以及试样吸收的能量.通过实验确定出进行热扩散率测量的绝热材料最佳厚度为1.6～1.9mm；由试样厚度精度和接触热阻所引起的测量误差在5.8%以内

一、 最小二乘法原理 二、 正规方程 三、 精度估计 四、 组合测量的最小二乘法处理

在建立数学模型时常常需要确定一些参数,选什么量为参数 ,怎样选取参数,其中也有一些技巧,参数选得不好,会使 问题变得复杂难解,给自己增添许多不必要的麻烦。确定参数以后,一般需要利用数据来获得这些参数的具体取值,例如在使用经验方法建模时,假如你准备用线性函数ax+b来 表达变量间的关系,你还要用最小二乘法去求出参数a、b 的值,这一过程被称为“参数识别”。总之,参数的选取应使其后的识别尽可能简便,让我们来考察一个实例

本文讨论了用于功率电子电路的晶闸管模型的建立方法。给出了一个适用于计算机辅助设计的非线性集中参数的晶闸管等效电路模型。模型的建立是基于对器件内部载流子运动的物理过程进行模拟,分析了器件的少数载流子注入;空间电荷区内部载流子的产生与复合;雪崩倍增效应;基区宽度调制效应及电荷存贮效应。将反映这些物理过程的数学公式用非线性电路元件表示,组成了由非线性电阻、电容及受控电流源所构成的晶闸管模型。利用这个模型可以分析晶闸管开关过程的动态非线性特性

一、多元线性回归模型一般形式 二、多元线性回归模型的参数估计 三、OLS估计量的统计性质 四、样本容量问题 五、多元线性回归模型实例

15.1 为什么需要非参数与半参数估计 15.2 对密度函数的非参数估计 15.3 核密度估计的性质 15.4 最优带宽 15.5 多元密度函数的核估计 15.6 非参数核回归 15.7 多元核回归 15.8 k近邻回归 15.9 局部线性回归 15.10 非参数估计的Stata命令及实例 15.11 半参数估计

在建立数学模型时常常需要确定一些参数,选什么量为参数 ,怎样选取参数,其中也有一些技巧,参数选得不好,会使 问题变得复杂难解,给自己增添许多不必要的麻烦。确定参 数以后,一般需要利用数据来获得这些参数的具体取值,例 如在使用经验方法建模时,假如你准备用线性函数ax+b来 表达变量间的关系,你还要用最小二乘法去求出参数a、b 的值,这一过程被称为“参数识别

一、模型参数的线性约束 二、对回归模型增加或减少解释变量 三、参数的稳定性 *四、非线性约束

一、模型参数的线性约束 二、对回归模型增加或减少解释变量 三、参数的稳定性 *四、非线性约束

针对线性自抗扰控制器参数难于整定的问题,提出了一种基于动态响应过程时序数据挖掘的参数自整定算法.算法以线性自抗扰控制器中线性误差反馈律的两个增益信号回路的动态响应为参数调整对象,通过改进变收缩系数的随机搜索算法进行参数整定,记录动态响应过程数据,基于关联关系挖掘得到控制参数调整策略应用于线性自抗扰控制器的参数自整定.为验证本文提出的参数自整定方法的实际效果,以液压自动位置控制系统为控制对象,分别采用阶跃响应仿真和Monte Carlo实验进行对比研究.结果表明,基于数据挖掘参数自整定的线性自抗扰控制器动态响应较好,鲁棒性较强,改进了变收缩系数随机搜索算法调整时间较长以及传统线性自抗扰控制器超调较大的缺点,是一种具有实用性的线性自抗扰控制器参数自整定方法