Matlab用以建立数学模型是一个很好的工具。对模型函数的评价，一个很重要的方法就是最小二乘（Least squares）由least mean squares这个方法得到。假如有点集P(X, Y)，每一个点 P(i) 由X(i), Y(i) , i = 1 ~ m组成；模型 Y_fit = F( A, X ), Y_fit(i) = F(A, X(i) ); 其中 A= A(1) A(2) … A(n)是模型的n个参数。least mean squares = (1/m) * sum ((Y(i) - Y_fit(i) ).^2) (i = 1 ~ m)。 一个好的模型，least mean squares就小；而另一方面，如何得到模型参数A，使得least mean squares有最小值，就是所谓的，最小二乘拟合（least squares curve fitting）了。

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蚁群算法原理及其应用(完整版.高清版)

基于负熵最大化的FastICA原理，算法和例子

MSET是由Singer等提出的一种非线性的多元预测诊断技术，是一种通过分析对比实际监测参数与设备正常运行时的健康数据为基础，对正常运行时的各个参数进行运算并做出估计，以这种正常的状态估计作为标准。当得到实际的运行数据时，同样以健康数据为基础，并找到实际数据与健康数据的关联程度，以此对实际运行状态做出估计，这种＂程度＂是通过权值向量来决定的，用于衡量实际状态与正常状态的相似性。最终对健康状态与实际运行状态的估计结果进行对比分折，并引入残差的概念，最终进行诊断。目前在核电站传感器校验、设备监测、电子产品寿命预测等方面有成功的应用。

自己编写整理的双线性插值算法原理，内含原理和实例源码，给大家分享。

Powell算法原理以及相关代码，里面有一个讲解Powell算法的pdf和两个代码，分别是基本Powell和改进Powell，一维搜索方法为黄金分割法，搜索区域获取为进退法。含大量注释，自学编写的，用于解pdf里面的方程。如果有问题，请及时联系我，谢谢！！！

蚁群算法原理及其应用+2005[1].pdf，462页+完整版+目录。看一下书上或者别的论文,先把算法和原理搞清楚,程序就比较易懂了。

本文档是本人关于AAM算法的理解，包括特征点标定、形状、纹理、混合外观模型的建立，最后包括AAM的匹配。

BM算法被认为是亚线性串匹配算法，它在最坏情况下找到模式所有出现的时间复杂度为O(mn)，在最好情况下执行匹配找到模式所有出现的时间复杂度为O(n/m)。