y=sinx的CMAC拟合源程序代码以及结果图示

1.前言 循环神经网络让神经网络有了记忆, 对于序列型的数据,循环神经网络能达到更好的效果.接着我将实战分析手写数字的 RNN分类 2.导入模块、定义超参数 import torch from torch import nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed(1) TIME_STEP = 10 INPUT_SIZE = 1 LR = 0.02 3.数据准备且打印拟合目标 我们要用到的数据就是这样的一些数据, 用 sin 的曲线预测出 cos 的曲线，也即用sin拟合cos steps =

由 Ankur Kumar 星期三创建； 2018 年 1 月 3 日版本：1.0 鲁尔凯拉国家技术研究所Roukela, 奥迪萨 - 769008, 印度地球与大气科学系电子邮件：ankurk017@gmail.com 416AS2025@nitrkl.ac.in 功能： 可以使用图形处理选项绘制散点图以及 1 次多项式拟合。这个函数给出基础统计，即 BIAS，相关系数， 两个变量的标准偏差，均方根误差并写在图表上。 如果你不想统计绘图，然后您可以更改函数本身的格式。 句法： 散点([2,3,6,4,7],[1,2,5,10,89]) 散点([2,3,6,4,7],[1,2,5,10,89],20) 输入： 第一个和第二个输入应该是散点图的数据， 你想绘制。 第一个变量将绘制在 X 轴上第二个变量将绘制在 Y 轴上。 如果要指定marker size的大小，写下它的size 就像

MATLAB用拟合出的代码绘图accModel 基于FPCA的模型，可根据加速度计数据预测反向运动跳跃中的峰值功率该项目支持我的博士学位论文“基于通用FPCA的模型，该模型使用加速度计数据来预测反向运动跳跃中的峰值功率”。 我的论文在提交前是定稿。 提交后，我将提供一个链接。 该代码从参与者执行三重跳动（CMJ）并带有或不带有手臂摆动的参与者佩戴的三轴加速度计中获取原始数据。 数据文件不完整，分别准备，按传感器解剖位置和跳跃类型分组。 使用标准方法根据垂直地面反作用力数据计算出峰值功率输出。 功能主成分分析（FPCA）从平滑的加速度曲线中提取特征。 FPC分数用作机器学习模型的输入。 看 嵌套交叉验证用于选择模型（参数），并根据从相同分布中提取的看不见的数据估算模型的广义预测误差。 对于模型选择，基于对参数值的约束随机搜索来实现一种新颖的优化过程，该参数值从模型生成观测值。 该过程使用粒子群优化找到代理模型的全局最优。 替代模型基于高斯过程。 所选模型的估计基于蒙特卡洛交叉验证。 建模过程具有大约40个不同参数的高度灵活性。 这些参数控制着传感器数据集，模型类型，超参数值，时间窗口，功

上传资源包含椭圆拟合的matlab程序及其用到的英文文档理论，用最小二乘非线性迭代的方法拟合椭圆。函数返回的数据较多，如重心坐标，长轴，短轴，倾斜角度和椭圆拟合函数。

对应数值分析教材最佳平方逼近的数据拟合程序,可以用于传感器的标定

本程序是以labwindows为开发平台，利用该软件提供的库函数，开发了用于对采集来的数据进行曲线拟合。

全球曲线 这是用Fortran 90编写的脚本驱动的全局非线性最小二乘参数估计。最初编写该软件是为了分析时间分辨的荧光数据（衰减）。 观察到的荧光衰减是与仪器共振函数（IRF）卷积的固有衰减。 请参阅Wiki了解更多信息

遗传线性回归：通过遗传算法进行线性回归拟合的近似

获得泽尼克多项式的频谱信息是正确利用该多项式进行误差拟合的关键。推导出了泽尼克多项式的傅里叶变换公式,在频域中分析了不同阶数该多项式的径向频谱信息和幅角频谱信息,得到了有限项泽尼克多项式能够有效表达面形误差的最大径向空间频率和角频率。基于频域分析理论,利用泽尼克多项式对不同口径局部误差进行了拟合,并利用齐戈(Zygo)干涉仪对带有不同面形误差的光学元件进行了试验分析。结果表明,当误差的径向空间频率或角频率超出泽尼克多项式所能表达的频谱范围时,拟合误差迅速变大。