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提出了一种关于线性模型参数估计问题的目标补偿算法，它的主要特点是不用Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子作协调变量，而通过对子问题的目标引入补偿项来协调，从而简化了算法结构．理论分析和实例计算表明，它的收敛性较好，适宜在多处理机系统上实现，优于最小二乘估计的整体算法和目前已有的并行分解法
大型线性模型参数估计的目标补偿法
【摘 要】
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提出了一种关于线性模型参数估计问题的目标补偿算法，它的主要特点是不用Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子作协调变量，而通过对子问题的目标引入补偿项来协调，从而简化了算法结构．理论分析和实例计算表明，它的
【机 构】
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河海大学数学物理系
【出 处】
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河海大学学报：自然科学版
【发表日期】
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1997年1期
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