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）

2. 用高阶多项式函数拟合曲线 3. 用解析解求解两种loss的最优解（无正则项和有正则项）4. 优化方法求解最优解（梯度下降，共轭梯度） 5. 用你得到的实验

最小二乘法仿真，系统辨识算法，经典数学算法

异步电机参数识别，运用最小二乘法，包括仿真文件和m函数，利用最小二乘法和电机的参数输入进行运算，完成异步电机的参数辨识

实现位置结算的matlab算法，相当的实用且可靠，值得大家一试

针对最小二乘法用于相似模型试验坐标转换时不能综合考虑系数矩阵误差的问题,提出采用总体最小二乘法用于相似模型试验的坐标转换,该方法以罗德里格矩阵为基础,同时顾及坐标转换方程中系数矩阵和观测向量中的误差,通过一定准则删除数据中的粗差或异常点,从而获得高精度的参数估计值。用近景摄影测量方法获取相似材料模型试验数据对该方法进行试验,结果验证了该方法的有效性和实用性。

最小二乘法简单求解， 最小二乘法是回归分析中的一种标准方法，通过最小化残差的平方和（残差是观察值和模型提供的拟合值）在每个单独方程的结果中得出。 最重要的应用是数据拟合。当问题在自变量（x变量）中有很大的不确定性时，简单回归和最小二乘法就会出现问题；在这种情况下，可以考虑拟合变量误差模型所需的方法，而不是最小二乘法。 最小二乘问题分为两类：线性或普通最小二乘和非线性最小二乘，这取决于残差在所有未知数中是否是线性的。线性最小二乘问题出现在统计回归分析中；它有一个封闭形式的解决方案。非线性问题通常通过迭代细化来解决；在每次迭代中，系统都近似为线性系统，因此两种情况下的核心计算都是相似的。 多项式最小二乘法将因变量预测中的方差描述为自变量的函数以及与拟合曲线的偏差。 当观测来自一个指数族，其自然充分统计量和温和条件得到满足（例如，对于正态分布、指数分布、泊松分布和二项分布），标准化最小二乘估计和最大似然估计是相同的。[1]最小二乘法也可以作为矩估计法推导出来。 以下讨论主要是根据线性函数提出的，但最小二乘法的使用对于更一般的函数族是有效和实用的。此外，通过迭代地将局部二次近似应用

【预测模型】 GUI BP神经网络+最小二乘法预测模型【含Matlab源码 208期】.zip

在Simulink平台上对离散系统下的异步电机进行参数辨识，并对电流环进行闭环控制

为确定这三个参数测得 ， 和 的五组数据如下：1.0002.0001.0002.0000.1001.0001.0002.0002.0000.0000.1260.