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函数型数据光滑系数的选择方法及其加速策略

Smoothing Parameter's Selection in Functional Data and Its Acceleration Approach
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摘要 采用L曲线法大致定位迭代初始点,结合牛顿法加速求解最佳光滑系数.数值试验表明,经验值可能造成不收敛,且定位不够准确,而L曲线法直观、有效地定位初始点,保证了收敛性.通过GCV牛顿法提高了求解速度,在精度和时间上都取得较好效果. To positione initial point by L-curve method,and solve smoothing parameter through Newton iterative method.Numerical experiments show that initial point with experience may do not converge,or not accurate enough.While intuitive L-curve method efficiently located the initial point,ensuring the convergence.GCV-Newton iterative method improved calculation speed,with a better accuracy and efficiency.
作者 姜高霞
出处 《太原师范学院学报(自然科学版)》 2014年第2期4-9,共6页 Journal of Taiyuan Normal University:Natural Science Edition
关键词 函数型数据 光滑系数 广义交叉验证 L曲线法 牛顿法 Functional data Smooth parameter Generalized cross validation(GCV) L curve method Newton iterative method
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