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【24h】

Constrained logarithmic least squares in parameter estimation

机译:参数估计中的约束对数最小二乘

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摘要

This paper first shows that while robust in terms of the average output error, the least squares estimate is sensitive to outliers with respect to the maximum output error. In fact the worst case output error of the least squares can go unbounded. Then, a constrained logarithmic least squares for system identification is proposed. Analytic center algorithms are presented to solve this constrained logarithmic least squares problem
机译:本文首先表明,尽管就平均输出误差而言是稳健的,但最小二乘估计相对于最大输出误差对异常值敏感。实际上,最小平方的最坏情况下的输出误差可以无限。然后,提出了一种约束对数最小二乘用于系统辨识。提出了解析中心算法来解决该约束对数最小二乘问题

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