【摘 要】
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本文提出了递归实现固定阶的偏最小二乘问题的三种新算法——无窗、预窗和滑动窗形式的超归一化快速算法,以满足不同条件下的实际应用。对于每个数据点,迭代这些算法所需的计
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本文提出了递归实现固定阶的偏最小二乘问题的三种新算法——无窗、预窗和滑动窗形式的超归一化快速算法,以满足不同条件下的实际应用。对于每个数据点,迭代这些算法所需的计算量正比于模型的阶数。
In this paper, we propose three new algorithms recursively for partial order partial least square problems: windowless, pre-windowed and sliding window hyper-normalized fast algorithms to meet the practical application under different conditions. For each data point, the amount of computation required to iterate these algorithms is proportional to the order of the model.
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