蜜蜂CNN模糊进化深度学习算法（人脸识别，智能优化算法，MATLAB源码分享） 在训练阶段之后，可以使用进化算法拟合深度学习权重和偏差。 这里，CNN用于对8个人脸类别进行分类。 在CNN训练之后，创建初始模糊模型以帮助学习过程。 最后，CNN网络权重（来自全连接层）使用蜜蜂算法训练，以自然启发的方式进行拟合（这里是蜜蜂的行为）。 可以将数据与任意数量的样本和类一起使用。 请记住，代码的参数是根据数据进行调整的，如果要替换数据，可能需要更改参数。 图像数据大小为64*64，2维，存储在“CNNDat”文件夹中。 因此，重要的参数如下： “numTrainFiles”=您必须根据每个类中的样本数量来更改它。 例如，如果每个类有120个样本，那么90个就足够好了，因为90个样本用于训练，而其他样本用于测试。 “imageInputLayer”=图像数据的大小，如[64 64 1] “fullyConnectedLayer（完全连接层）”=类的数量，如（8） “MaxEpochs”=越多越好，计算运行时间越长，如405。 “ClusNum”=模糊C均值（FCM）聚类数，如3或4很好

MATLAB用拟合出的代码绘图myMixedModelsTrajectories：使用混合模型回归的轨迹拟合 混合效应模型工具箱，用于分析纵向数据 该工具箱允许将具有不同阶次的模型（从常数模型到三次模型）拟合到具有重复测量的数据。 目的是在混合样本中估算年龄的发展曲线，在该样本中，受试者是在不同年龄和多个时间点记录的。 除了确定最佳模型（无年龄关系，线性年龄关系，二次年龄关系或立方年龄关系）之外，该工具箱还可以估算多个组之间的发育差异（请参阅分组信息注释）。 主要步骤遵循Mutlu等人在Neuroimage 2015中提出的算法第一手： 将递增顺序的模型拟合到数据，并根据贝叶斯信息准则选择最佳模型 估计多组曲线的截距和形状中的组差异的p值 使用错误发现率更正多个比较 绘制结果模型参数和拟合曲线 使用此代码时，请引用以下论文： AK，穆特卢（Mutlu），施耐德（Ms. Schneider），M。德巴内（Debbané），巴杜德（Badoud），埃利兹（Eliez），S。希尔（Schaer），M.，2013。全皮层厚度差异和折叠发育的性别差异。 Neuroimage 82，200–207

分段曲线拟合方法研究，可以写成一段程序，自动分段拟合

最小二乘拟合及相关分析。最小二乘法原理，直线的最小二乘拟合，拟合结果的偏差，相关系数及其显著性检验

用 Zernike 多项式拟合曲面的函数附matlab代码.zip

磁性材料磁化曲线和磁滞回线的Matlab绘制与拟合.pdf

实现一阶线性拟合，二阶线性拟合和分段线性拟合

matlab拟合程序，有ppt讲解

将椭圆体或其他圆锥曲面拟合到逼近此类曲面的 3D 点集，允许一些约束，如方向约束和等半径约束。 例如，您可以使用它来安装橄榄球或球体。 'help ellipsoid_fit' 说明了一切。 返回椭圆体的代数描述（二次型的九个系数）和几何描述（中心、半径、主轴）。

实际积分问题matlab代码拟可逆系统的循环伏安法仿真 我试图回答问题B.5。 （附录B：电化学问题的数字模拟） ：电化学方法：基本原理和应用（Bard，2001年）。 807。 作者：Tristan Chauvin-Bosse。 问题B.5 “使用计算机对拟逆系统进行伏安模拟，设t = 50和DM = 0.45。取a = 0.5并使氧化和还原形式的扩散系数相等。 （6.5.5）中定义的功能ф的术语，并进行ф= 20、1和0.1的计算。将模拟伏安图中的峰分裂与表6.5.2中的值进行比较。” （Bard，2001）。 807。 使用范例 给定无量纲固有速率参数（ψ）的三个值的列表，一个称为CV的函数将为准可逆系统生成循环伏安法的仿真并绘制结果。 扫描速率由ψ通过方程6.5.5 p.242确定（Bard＆Faulkner，2001）。 python quaisRevCVsim.py --psi 0.1 1 20 介绍 循环伏安法（CV）是一种通用的电化学实验，最常用于研究分析物的性质（Kissinger＆Heineman，1983）。 CV可用于确定电子React机理和扩散系数的标准速率（