Levenberg-Marquardt算法的一种新解释

被引：66

作者：

张鸿燕

耿征

机构：

[1] 中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室

来源：

计算机工程与应用 | 2009年 / 45卷 / 19期

关键词：

标度总体最小二乘; Levenberg-Marquard(tLM)算法; 计算机视觉;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

摘要：

Levenberg-Marquard(tLM)算法与最小二乘(Least Square,LS)方法关系密切,标度总体最小二乘(Scaled Total Least Square,STLS)是最小二乘,数据最小二乘(Data Least Square,DLS)与总体最小二乘(Total Least Square,TLS)的统一与推广,但是它与LM算法的关系尚不清楚。给出了一种求STLS解的算法及其子空间解释与拓扑解释,利用矩阵分解揭示了LM算法与STLS的密切关系,结果表明:阻尼因子使得LS解转变为STLS解;噪声子空间的剔除与系数矩阵条件数的控制保证了LM算法的稳健性与收敛速度;STLS的鲁棒性保障了LM算法处理过参数化问题的能力。

引用

页码：5 / 8

页数：4

共 8 条

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