最小二乘法拟合圆公式推导及matlab实现，具体推导步骤，matlab程序源代码

方便大家使用的最小二乘法曲线拟合的Matlab程序-最小二乘法曲线拟合程序.rar 非常方便用户使用,直接按提示操作即可;这里我演示一个例子: 请以向量的形式输入x,y. x=[1,2,3,4] y=[3,4,5,6] 通过下面的交互式图形，你可以事先估计一下你要拟合的多项式的阶数，方便下面的计算. polytool()是交互式函数,在图形上方[Degree]框中输入阶数,右击左下角的[Export]输出图形 回车打开polytool交互式界面 回车继续进行拟合     输入多项式拟合的阶数   m = 4 Warning: Polynomial is not unique; degree >= number of data points. > In polyfit at 72   In zxecf at 64       输出多项式的各项系数          a = 0.0200000000000001          a = -0.2000000000000008          a = 0.7000000000000022          a = 0.0000000000000000          a = 2.4799999999999973       输出多项式的有关信息 S         R: [4x5 double]        df: 0     normr: 2.3915e-015 Warning: Zero degrees of freedom implies infinite error bounds. > In polyval at 104   In polyconf at 92   In zxecf at 69          观测数据     拟合数据        x         y       yh     1.0000    3.0000    3.0000     2.0000    4.0000    4.0000      3     5     5     4.0000    6.0000    6.0000       剩余平方和            Q = 0.000000         标准误差        Sigma = 0.000000         相关指数           RR = 1.000000 请输入你所需要拟合的数据点，若没有请按回车键结束程序.     输入插值点             x0 = 3     输出插值点拟合函数值   y0 = 5.0000 >> 结果： untitled.fig Figure88.jpg 最小二乘法曲线拟合的程序 untitled2.fig Figure89.jpg 最小二乘法曲线拟合的程序

使用Delphi7的拟合曲线demo程序，在Delphi7下可编译使用，其他版本未测试。。。

使用fortran的最小二乘拟合,X1,X2,X3为参数，Y为对应行值

Matlab代码讲解辅导可从MTfit / docs /中的源代码使用sphinx或使用build_docs.py构建该文档，网址为： 该文档包括MTfit及其使用方法的教程和说明。 请注意，此代码按原样提供，并且不能保证该代码将以所需的方式执行。 在开发人员的空闲时间进行其他开发和支持。 限制：仅用于非商业用途此代码受知识产权保护，仅可用于教学和非商业资助的学术研究目的。 商业用途的应用程序应向斯伦贝谢或剑桥大学提出。 安装MTfit MTfit在PyPI上可用，可以使用以下方法安装： >>点安装MTfit 或者，可以克隆此存储库，然后只需调用以下命令即可安装软件包： >>python setup.py install MTfit依赖于numpy和scipy，对于MATLAB -v7.3支持也需要h5py。 集群支持将通过github上的pyqsub自动安装。MPI支持需要根据有效的MPI发行版构建的mpi4py。 要从源代码编译时构建C扩展，您将需要cython和相关的C编译器 ！ 已知错误-使用MPI和非常大的非零MT结果运行会导致错误：mpi4py SystemError：负大

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