【摘 要】
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基于最小二乘法准则的传统数据拟合方法对自变量为随机变量的向量数据拟合效果不理想。有鉴于此．本文提出几何距离平方和最小的新数据拟合标准，给出基于新标准下的新数据拟合方
【机 构】
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北京科技大学信息工程学院,中国科学院半导体研究所神经网络实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60375014);中国博士后科学基金项目
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基于最小二乘法准则的传统数据拟合方法对自变量为随机变量的向量数据拟合效果不理想。有鉴于此．本文提出几何距离平方和最小的新数据拟合标准，给出基于新标准下的新数据拟合方法，同时给出数据拟合参数求解的优化算法。仿真实验表明，在用于自变量为随机变量的向量数据拟合时，用新数据拟合方法的拟合精度比用最小二乘法的拟合精度要高。
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