为解决BP神经网络拟合非线性函数的预测结果误差较大问题,笔者将标准粒子群算法进行改进,形成基于免疫接种的粒子群算法(IPSO);然后将该算法与BP神经网络理论相结合,实现基于IPSO算法优化的BP神经网络非线性函数拟合算法。新的拟合算法首先确定BP神经网络结构,然后用IPSO算法优化初始权值和阈值,最后进行BP神经网络预测。数值实验表明,本文提出的IPSO算法提高了BP神经网络的拟合能力,减小了拟合误差,提高了拟合精度。

使用halcon直线拟合方法，将图像边缘清晰地显示出来。

! 拟蒙特卡罗方法 蒙特卡罗方法已被广泛用于计算 # $ % 和边界 表示的实体的体积 ［ 5 ］ " 假定 ! 是一个三维实体， ! 9 是包含 ! 的参考立方体， 在 ! 9 中产生 " 个均匀分 布的伪随机点 " 对每个随机点检测其是否位于 ! 内， 假设位于 ! 内的随机点个数为 " - ( （ ! " ） ， 应用 蒙特卡罗方法， 则 ! 的体积为 # " # 9 " - ( （ ） " （ 9 ） 其中 # 9 是 ! 9 的体积 " 如果产生足够多的随机点， 理论上可以获得任意逼近精度 " 用蒙特卡罗方法求 解体积的随机误差阶次为 $ （ " B 9 ! ! ） ［ 9 ! ］ ， 精度随着 随机点个数 " 的平方根增加 " 该方法的优点是算 法简单， 缺点是收敛慢 " 比伪随机点更均匀地充满 采样空间的序列被称为低差异数序列 ［ 9 : ］ ， 用低差异 数序列代替伪随机数序列的蒙特卡罗方法被称作拟 蒙特卡罗方法 " 拟蒙特卡罗方法的收敛速度一般可比蒙特卡罗方法提高数百倍， 并可大大提高计算精 度 " 近年来， 人们开始利用拟蒙特卡罗方法计算 # $ % 表示实体的体积和面积 ［ = 6 7 ］ ， 使用 C - / 1 / + + / - * / + 低差异数序列的拟蒙特卡罗方法的误差阶次为 $ （ " B 9 0 ’ 2 % " ） ， 此处 % 是问题的维数 ［ = & 7 ］ " 特别地， 当 求解三维实体体积时， 其误差阶次为 $ （ " B 9 0 ’ 2 : " ） "。。。。。。。。。。。

2．分段二次插值 分段二次插值函数 P2(x) 是一个分段二次多项式。在几何上就是分段抛物线代替曲线 y = f(x)，故分段二次插值又称为分段抛物插值。其插值公式 其中 x[xi -1 , xi +1]

姐”类网络拟亲属称谓语使用情况调查之语言学研究.docx

C++实现最小二乘法一元回归和多项式拟合 值得学习！

吡喃二酸 带有线拟合示例和平面拟合示例的RANSAC算法的python实现。

VB2015编写最小二乘法拟合回归程序含源码可绘图进行比较

程序是在MFC框架下写的，代码包括整个vs工程，有些大。 要想移植出来，理论上只要复制出packing.cpp和packing.h文件，然后实现自己的画图函数和主函数就可以了。

兰萨克 兰萨克曲线拟合 这是使用RANSAC查找抛物线的示例。 这是使用RANSAC算法获取曲率的示例来源 参考页面为并将参考页面上介绍的MATLAB代码转换为C ++代码。 我参考了 ，并将Matlab代码转换为C ++代码 OpenCV用于矩阵计算。 我使用OpenCV库进行矩阵运算 操作说明 克隆此存储库 转到ransac文件夹 make all ./RansacCurvieFitting