本文提出了象差极重匀化因子的概念,以解决阻尼最小二乘法光学自动设计中象差权重的自动给定和优化问题.象差极重匀化因子的自动调整还可使在优化过程中出现的价值函数局部极值自动脱出.本文对程序作了简要描述,还给出了计算实例.

阻尼最小二乘法matlab代码DMD 标题 抽象的 动态模式分解（DMD）是Peter Schmid在2008年开发的一种算法。给定一个时间序列数据，DMD计算一组模式，每个模式都与固定的振荡频率和衰减/增长率相关。 特别是对于线性系统，这些模式和频率类似于系统的正常模式，但更一般而言，它们是合成算子（也称为Koopman算子）的模式和特征值的近似值。 由于与每个模式相关的固有时间行为，DMD与降维方法（例如）不同，后者可计算缺少预定时间行为的正交模式。 因为它的模式不是正交的，所以基于DMD的表示可以比PCA生成的表示更少的简约。 但是，它们也可能在物理上更有意义，因为每种模式在时间上都与阻尼（或驱动）正弦曲线行为相关联。 讲课 ：动态模式分解：理论与应用 ：动态模式分解：复杂系统的数据驱动建模 ：动态模式分解（理论） ：动态模式分解（代码； Matlab） 理论 动力学过程的公式如下： $$ \ frac {d \ vec {\ mathbf {x}}} {dt} = f（\ vec {\ mathbf {x}}，t，\ mu），$$ 其中$ \ vec {\ mathbf {x}

文档是专门用于做偏最小二乘法PLS工具SIMCA-P的中文使用手册。介绍如何使用SIMCA-P，以及结果的解释。

最小二乘法非线性曲线参数拟合-最小二乘法原理及其MATLAB实现.pdf （初学者--我）最近正在研究matlab最小二乘法非线性拟合问题，昨天在论坛里求教，但没有人给予解答。只好自己查找相关文献，觉得其中最有用的一篇论文《最小二乘法原理及其MATLAB实现》（见附件），该文可读性强，初学者容易看懂和模仿。这里，我再补充一些，就是对于多个自变量，lsqcurvefit函数的使用方法，同样采用该文献的待拟合函数，将函数的一个自变量变为多个自变量，即y=a1*x1^2 a2*sin a3*x3^3. 建立脚本文件inputdata.m %inputdata x=[3.6,7.7,9.3,4.1,8.6,2.8,1.3,7.9,10.0,5.4;...    3.6,7.7,9.3,4.1,8.6,2.8,1.3,7.9,10.0,5.4;...    3.6,7.7,9.3,4.1,8.6,2.8,1.3,7.9,10.0,5.4]； y=[16.5,150.6,263.1,24.7,208.5,9.9,2.7,163.9,325.0,54.3]； a0=[0 0 0]； lup=[1 1 1];  % 这里可以不用 ldown=[0 0 0]; 建立函数文件myfun.m function F=myfun x1=x； x2=x； x3=x； F=a*x1.^2 a*sin a*x3.^3； 在GUI输入 >> inputdata >> a=lsqcurvefit Optimization terminated: relative function value changing by less than OPTIONS.TolFun. a =     0.2269    0.3385    0.3021

https://blog.csdn.net/ljw_study_in_CSDN/article/details/117775766 博客配套代码+数据集文件

偏小二乘法检验matlab代码PLSR-ANFIS 介绍 PLSR-ANFIS是一个 MATLAB 软件包，它同时使用偏最小二乘回归 (PLSR) 和自适应网络模糊推理系统 (ANFIS) 在一组自变量 ( X ) 和因变量之间建立预测模型。变量 ( Y )。 该模型采用如下两阶段方法： 阶段1： 第 1 部分：使用 PLSR，建立预测模型来估计Y。 这表示为YP 。 第 2 部分：使用 PLSR，建立预测模型来估计YP的误差。 这表示为ErrP或预测错误。 阶段 2：使用 ANFIS 建立预测模型来估计Y ，使用YP和ErrP作为其输入。 这表示为modYP 。 如何使用代码？ MCode 目录下有几个 MATLAB 代码可用。 两个主要功能是： [result, detail]=train_PLSR_ANFIS(X,Y,inputMFTypes,mfNum) 和 [modYP,YP,ErrP]=eval_PLSR_ANFIS(X,PLSR_ANFIS_Result) 顾名思义，第一个用于训练和建立建议的两阶段模型，第二个用于在新数据集上评估模型。 还有两个测试文件可用，展示了如何使

偏小二乘法检验matlab代码铁匠QSM 版权所有 (C) 2021 Valentinos Zachariou，肯塔基大学（有关详细信息，请参阅许可证文件）。 Ironsmith 提供的第三方软件受其自身许可和版权的约束（详情请参见第 7 节）。 该软件仅为研究目的而开发，并非临床工具。 描述： Ironsmith 是一个全面的、全自动的管道，用于创建和处理定量磁敏图 (QSM)，从皮层下和皮层大脑区域提取基于 QSM 的铁浓度，并使用每个 ROI SNR 措施评估 QSM 数据的质量。 Ironsmith 还可以过滤掉每个 ROI 异常值 QSM 值（例如与大静脉相关的值），并为 QSM 重建提供精确的仅 CSF 参考区域，以最大限度地减少部分体积效应。 铁匠可以执行以下任务： a) 使用 MEDI 工具箱自动从 GRE DICOM 图像创建 QSM 地图的过程（有关详细信息，请参阅第 7 节） 。 b) 将 MPR 或多回波 MPR (MEMPR) T1 图像注册到 QSM 地图，然后使用 FreeSurfer 将这些图像分割成 89 个 ROI （第 8 节中的 ROI 列表）

偏小二乘法检验matlab代码GeneExp_and_CNV_FCsignatures 用于再现 AHBA 基因表达空间模式与 16p11.2 缺失和 22q11.2 缺失的 FC 特征之间关联结果的脚本。 请引用：。 依赖关系 该代码是在 R2019b 中编写和测试的，还包括重现报告的分析和统计数据所需的数据。 脚本可以直接运行以重现偏最小二乘回归 (PLSR) 分析和每个基因分析的相关性。 此外，还包含一个 R 脚本以使用 和 制作直方图。 分析 调用偏最小二乘回归 (PLSR) 和每个基因相关性分析。 运行： script_call_PLSR_and_CorrPerGene.m 这将调用以下脚本： 1： code/script1_call_PLSR_nodal_and_regional.m 然后 2： code/script2_call_CorrPerGene.m PLSR 结果（解释的百分比方差 (PCTVAR) 和 p 值）以及 CorrPerGene 结果（Pearson r、p 值、FDR p 值）作为 .xlsx 文件保存在data文件夹中。 最后，可以使用 16p11

加惩罚项的最小二乘法.py

最小二乘法.py