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| 全局收敛L-M迭代法的非线性参数平差 | |
| 摘 要： | 采用全局收敛的L-M非线性迭代算法,可以较大程度减弱非线性模型线性化的模型误差,在雅可比矩阵近似奇异或坏条件时,L-M迭代仍然可以收敛;同时,该算法具有全局收敛特性,大大降低了平差对迭代初值的要求,可以在初值受误差影响较大的情况下得到精确解。通过与几种不同的非线性规划算法的比较,证明了全局收敛的L-M迭代算法无论是解算精度还是收敛范围均具有相对优势。 |
Globally convergent levenberg -marquardt method for nonlinear parameter adjustment |
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