总体最小二乘法在曲线拟合中的应用

针对自变量与因变量很少完全服从线性模型的实际,并克服常规最小二乘法处理曲线拟合中忽视自变量的误差的不足,提出总体最小二乘法拟合曲线,同时顾及了自变量和因变量的误差,提高了拟合的可靠性。算例结果表明,总体最小二乘法曲线拟合效果优于常规最小二乘法。     

一种基于ASR和PAPCNN的NSCT域遥感影像融合方法

针对稀疏字典的高冗余性和脉冲耦合神经网络（PCNN）参数设置的主观性问题,提出一种结合自适应稀疏表示（ASR）和参数自适应脉冲耦合神经网络（PAPCNN）的非下采样轮廓波变换（NSCT）域遥感影像融合方法。该方法将多光谱影像通过YUV空间变换得到的亮度分量Y与全色影像进行NSCT分解为高低频子带。对低频子带采用基于ASR的融合规则,根据影像块的梯度信息实现自适应稀疏表示。对高频子带采用PAPCNN模型,以选择PCNN的最优参数,再经过相应逆变换得到融合结果。实验结果表明：该方法对不同卫星影像在定性和定量评价上的总体效果均优于其他8种方法。