【摘 要】
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在数据分析中,如果数据点中有野值存在,传统的拟合方法将会受到很大的影响.针对这一问题,Huber[74]提出了稳健性估计方法,在此的基础上,Huber[76],Shanno[81],Wolke[88]等人
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在数据分析中,如果数据点中有野值存在,传统的拟合方法将会受到很大的影响.针对这一问题,Huber[74]提出了稳健性估计方法,在此的基础上,Huber[76],Shanno[81],Wolke[88]等人提出了系列求解线性模型的稳健性估计算法.对于非线性模型,Madsen[90]和Gao[87]等人给出了用信赖域方法求解稳健性问题的有效算法.以上算法考虑的都是无约束模型.该文考虑带约束的非线性数据拟合问题,算法以S.P.Han[77]的序列二次规划法 为基础,并结合稳健性估计中采用的单步准则,在迭代的每一步动态调整稳健性范数的比例因子.同时考虑到稳健性函数一般不具有二阶连续性,以于Lagrange函数的二阶Hessian矩 阵递推公式也进行了适当的调整.在一定的条件下,给出了算法的收敛性结论.数值实验结果附后.
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