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模型参数优化估计与递归学习算法

2016年 基础理论
  • 成果简介
　　成果简介： 本项目深入研究了模型参数的约束最小均方估计问题与约束最小绝对偏差估计问题及其递归学习算法。研究了参数估计的最优性与鲁棒性，递归学习算法，在信号和图像恢复的应用。本项目主要属非光滑优化建模及神经计算研究领域。在以下几个方面展开了研究：
　　1、广义约束最小绝对偏差估计研究
　　工程优化问题常常转化为模型参数的最小绝对偏差（L1）估计问题。在处理几类常见的...
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