使用最小二乘法估计刚体惯性参数,基于: CG Atkeson、CH An 和 JM Hollerbach,“机械臂载荷和连杆的惯性参数估计”,Int。 J. 罗布。 研究,卷。 5,没有。 3,第 101-119 页,1986 年 9 月
2022-10-14 10:51:32 67KB matlab
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主要介绍了Python基于最小二乘法实现曲线拟合,涉及Python基于numpy及scipy库进行曲线拟合操作相关运算技巧,需要的朋友可以参考下
2022-10-14 10:22:16 71KB Python 最小二乘法 曲线拟合
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偏最小二乘法是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配。 用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小。 很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达。
2022-10-12 16:11:51 1KB PLS-DA 偏最小二乘 偏最小二乘法
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曲线拟合-最小二乘法 论文介绍
2022-10-12 14:05:53 94KB
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线性回归:最小二乘法求解
2022-10-11 12:05:10 629KB 线性回归
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最小二乘法 python代码 附带理论分析在blog中也有。
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此代码实现一维多项式回归方法。 它使用最小二乘法来寻找回归多项式系数。 脚本的输出是多项式回归系数、残差、误差平方和、确定指数以及回归模型和输入数据的图形比较。
2022-10-08 13:21:19 2KB matlab
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此参数提取代码以最小二乘法将已知模型拟合到给定的测量数据。 它适用于任意数量的变量和参数。 所使用的数值微分方法是具有简单线搜索的简单拟牛顿法。 这种方法适用于简单的问题,但随着问题变得更大和嘈杂,对初始点非常敏感。 用户可以根据自己的需要编写微分计算函数进行修改。
2022-10-03 15:36:08 5KB matlab
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根据 钢坯规格、轧制节奏、装炉温度来确定预热段温度、加热段温度、均热段温度,采用MATLAB也可以转化C++。该项目参照《步进式加热炉优化设定控制方法的研究_机理模型和模糊模型》的58-70页,加以改进,添加装炉温度,使各段炉温设定更准确,更有说服力。 也可以用最小二乘法在给定数据的基础上用多元线性拟合各段炉温设定值,搭建离线模型 参照:https://download.csdn.net/download/weixin_37928884/85149591
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这是一个包装函数,用于解决以下形式的优化问题(使用 FMINCON): 最小wrt X CostFunc(X) = beta*(W_ls*F(X)) + (1 - beta)*(max(W_mm*F(X))) 受制于: A*X <= B,Aeq*X = Beq(线性约束) C(X) <= 0,Ceq(X) = 0(非线性约束) LB <= X <= UB(边界)
2022-09-28 17:56:01 2KB matlab
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