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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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检索条件"主题词=linear error-in-variable model"

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Trimmed Estimator of Multiple linear errors in variables model Based on Decimal Integer Encoding Genetic Algorithm

Trimmed Estimator of Multiple Linear Errors in Variables Mod...

引用

3rd International Conference on Information Computing and Applications (ICICA 2012)

作者： Cao, Huirong Yue, Mengtian Langfang Teachers Coll Coll Math & Informat Sci Langfang 065000 Peoples R China

ISBN: (纸本)9783642340406

The multiple linear errors-in-variables (EIV) model is widely used in engineering and management for model fitting tasks. When there are outliers in the data, the least squares(LS) estimator is not robust because LS estimator rely heavily on assumptions which are often not met in practice. To obtain robust estimators of multiple linear EIV model, orthogonal least trimmed square and orthogonal least trimmed absolute deviation(OLTAD) estimators based on the subset of h cases(out of n)are proposed. However, these robust estimators possessing the exact fit property are NP-hard to compute. To overcome this shortcoming, a decimal integer encoding genetic algorithm that is applicable to trimmed estimators is presented. The trimmed estimators of multiple linear EIV model on real data are provided and the results show that the decimal integer encoding genetic algorithm is correct and effective.

关键词： Decimal Integer Encoding Genetic Algorithm linear error-in-variable model Orthogonal Least Trimmed Squares (OLTS) Orthogonal Least Trimmed Absolute Deviation (OLTAD) C-Step

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Integer-coded Genetic Algorithm for Trimmed Estimator of Multivariate linear errors in variables model

Integer-coded Genetic Algorithm for Trimmed Estimator of Mul...

引用

International Conference on Advanced Materials and Engineering Materials (ICAMEM 2011)

作者： Cao, Huirong Wang, Fuchang Langfang Teachers Coll Coll Math & Informat Sci Langfang Peoples R China CEA Inst Disaster Prevent Dept Basic Courses Sanhe Peoples R China

ISBN: (纸本)9783037853559

The multivariate linear errors-in-variables (EIV) model is frequently used in computer vision for model fitting tasks. As well known, when sample data is contaminated by large numbers of awkwardly placed outliers, the least squares estimator isn't robust. To obtain robust estimators of multivariate linear EIV model, orthogonal least trimmed square and orthogonal least trimmed absolute deviation estimators based on the subset of h cases(out of n)are proposed. However, these robust estimators possessing the exact fit property are NP-hard to compute. To tackle this problem, an integer-coded genetic algorithm that is applicable to trimmed estimators is presented. The trimmed estimators of multivariate linear EIV model on real data are provided and the results show that the integer-coded genetic algorithm is correct and effective.

关键词： integer-coded genetic algorithm linear error-in-variable model orthogonal least trimmed squares (OLTS) orthogonal least trimmed absolute deviation (OLTAD) C-Step

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