神经网络非线性函数拟合基于粒子群优化算法
PSO , 模拟退火 PSO , 混沌 SAPSO , 神经网络 , 非线性函数
2022-05-11 09:04:11
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尽管可以计算圆与 2D 数据的线性最小二乘拟合，但这不是最小化从点到拟合圆的距离（几何误差）的解决方案。 线性解决方案最小化函数的代数误差，例如f(x) = ax'x + b'x + c = 0
最小化几何误差是一个非线性最小二乘问题。 fitcircle 允许您进行计算 - 它使用代数拟合作为几何误差最小化的初始猜测。
例如x = randn(2, 10); % 线性最小二乘拟合[z, r] = fitcircle(x, '线性')
% 真正的最佳拟合（最小化几何误差） [z, r] = fitcircle(x)
有关更多信息，请查看已发布的演示文件。
本次提交基于以下论文： “圆和椭圆的最小二乘拟合”，W. Gander、GH Golub、R. Strebel，BIT 数值数学，Springer 1994
应即将提交类似的省略号提交
2022-05-10 20:03:58
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2022-05-10 14:11:32
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2022-05-10 09:08:08
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2022-05-09 20:46:55
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