這是一個(gè)好的建模學(xué)習(xí)資料,趕快下載吧, 數(shù)學(xué)建模十大算法 ( 包含:蒙特卡羅算法、數(shù)據(jù)擬合、參數(shù)估計(jì)、 插值等數(shù)據(jù)處理算法、線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、多元規(guī)劃、二次規(guī)劃等規(guī)劃類問題、 圖論算法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、回溯搜索、分治算法、分支定界等計(jì)算機(jī)算法、 最優(yōu)化理論的三大非經(jīng)典算法：模擬退火法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、 網(wǎng)格算法和窮舉法、一些連續(xù)離散化方法、數(shù)值分析算法、圖象處理算法）
標(biāo)簽： 算法 建模 參數(shù)估計(jì)
上傳時(shí)間： 2014-07-26
上傳用戶：xauthu
用rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)分類和曲線擬合，包括分離器和曲線擬合兩個(gè)文件，可以直接解壓縮使用
標(biāo)簽： rbf 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類 曲線擬合
上傳時(shí)間： 2015-06-14
上傳用戶：zhliu007
利用VB編制的曲線擬合，能夠很好的進(jìn)行不同曲線的擬合，得到相應(yīng)的方程！
上傳時(shí)間： 2015-06-14
上傳用戶：彭玖華
c語言版的多項(xiàng)式曲線擬合。 用最小二乘法進(jìn)行曲線擬合. 用p－1 次多項(xiàng)式進(jìn)行擬合，p<= 10 x,y 的第0個(gè)域x[0],y[0],沒有用，有效數(shù)據(jù)從x[1],y[1] 開始 nNodeNum,有效數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。 b,為輸出的多項(xiàng)式系數(shù)，b[i] 為b[i-1]次項(xiàng)。b[0],沒有用。 b,有10個(gè)元素ok。
標(biāo)簽： 多項(xiàng)式 曲線擬合 c語言 最小二乘法
上傳時(shí)間： 2014-01-12
上傳用戶：變形金剛
最小二乘法曲線擬合程序， 最小二乘法曲線擬合程序。
上傳時(shí)間： 2013-12-03
上傳用戶：athjac
直線擬合的幾種算法，其中包括線性最小二乘，和兩種不同目標(biāo)函數(shù)的非線性最小二乘，用于比較這些方法的優(yōu)劣，另外matlab中說的robust least squares方法沒有找到，希望有朋友能給穿一下：）
上傳時(shí)間： 2014-06-18
上傳用戶：大三三
附合水準(zhǔn)平差計(jì)算程序 附合水準(zhǔn)平差計(jì)算程序
上傳時(shí)間： 2014-01-27
上傳用戶：edisonfather
最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數(shù)據(jù)點(diǎn)的近似函數(shù) (approximating function)，作實(shí)驗(yàn)所得的數(shù)據(jù)亦常使用最小平方近似法來達(dá)成曲線密合 (curve fitting)。以下所介紹的最小平方近似法是使用多項(xiàng)式作為近似函數(shù)，除了多項(xiàng)式之外，指數(shù)、對(duì)數(shù)方程式亦可作為近似函數(shù)。關(guān)於最小平方近似法的計(jì)算原理，請(qǐng)參閱市面上的數(shù)值分析書籍
標(biāo)簽： least-squares approximation approximating discrete
上傳時(shí)間： 2015-06-21
上傳用戶：SimonQQ
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合，試用，本人用于藥品濃度擬合之用
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2015-06-21
上傳用戶：lingzhichao
最小二乘法曲線擬合 作者：佚名 文章來源：不詳 點(diǎn)擊數(shù)：164 更新時(shí)間：2006-1-4 【字體：小 大】【發(fā)表評(píng)論】【加入收藏】【告訴好友】【打印此文】【關(guān)閉窗口】 //最小二乘法曲線擬合 typedef CArray<double,double>CDoubleArray BOOL CalculateCurveParameter(CDoubleArray *X,CDoubleArray *Y,long M,long N,CDoubleArray *A) { //X,Y -- X,Y兩軸的坐標(biāo) //M -- 結(jié)果變量組數(shù) //N -- 采樣數(shù)目 //A -- 結(jié)果參數(shù) 文章錄入：admin 責(zé)任編輯：admin
上傳時(shí)間： 2014-01-24
上傳用戶：liansi
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