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Weighted least squares
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新型ARDLS模型增强决策过程的稳定性
一种名为Anchored Regularized Direct Least Squares (ARDLS)的新型优化模型已被引入，以解决层次分析法 (AHP) 中优先级排序不稳定的问题。传统的Direct Least Squares (DLS)方法可能会产生多个解决方案，尤其是在数据不一致的情况下，导致结果不可靠。ARDLS将特征向量法和奇异值分解等已建立的优先级算子整合为正则化惩罚中的锚点，以确保单一、唯一的全局最小值，从而提高准确性和稳定性。
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机器学习框架提升城市区域GNSS定位精度
研究人员开发了一个新的机器学习框架，以提高全球导航卫星系统（GNSS）定位的精度，尤其是在具有挑战性的城市环境中。该系统使用激活函数将关于信号质量的机器学习预测转换为加权最小二乘算法的权重。在香港和东京进行的实验表明，在各种机器学习模型和GNSS配置中，Sigmoid激活函数始终在定位精度方面提供最显著的改进。