自我适应复杂的神经模糊系统建议（CNFS），粒子群优化（PSO）算法和 递推最小二乘估计 （ RLSE ），的算法中使用的一种混合的方式来调整自由参数的CNFS。以新颖的PSO- RLSE 混合学习方法，的CNFS参数可以高效，快速收敛。
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本文阐述了两类不同概念的递推最小二乘估计。
In this paper, Two Different Concepts for the Recursion of Least Square Estimation is Introduced.
给出了当数据一步更新时，利用矩阵QR分解进行最小二乘估计的直接递推形式。
The direct form for the recursive least squares estimation via matrix QR decomposition with one step data updated is given .
本文就卫星测地情形，对最小二乘估计的递推算法进行误差分析。
A error analysis of the recurrent algorithm of Least Squares estimate for satellite geodesy is given in this paper.
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