线控转向系统路感模拟与力矩控制：基于参数拟合的仿真算法及PID优化控制策略的探索图,线控转向系统路感模拟及力矩控制：Simulink仿真模型中的参数拟合与PID控制策略应用,线控转向系统路感模拟及路感力矩控制 通过参数拟合设计线控转向路感模拟算法，在simulink中建立仿真模型。 模型建立后，验证双纽线工况和中心区工况的路感力矩。 通过PID,模糊PID对路感力矩进行控制。 所有效果如图 ,线控转向系统;路感模拟;路感力矩控制;参数拟合设计;Simulink仿真模型;双纽线工况;中心区工况;PID控制;模糊PID控制。,线控转向系统：路感模拟与力矩控制的仿真研究

我们用各种正则化程序研究了三种风味的Nambu–Jona-Lasinio模型。 我们在每个正则化中执行参数拟合，并应用获得的参数集来评估各种物理量，几个轻介子质量，衰变常数和拓扑敏感性。 与强子尺度相比，即使在很高的截断尺度下也采用模型参数来研究模型的渐近行为。 发现除了一维以外的所有正则化方法实际上都对钾素衰减常数，σ介子质量和拓扑敏感性进行了可靠的物理预测，而没有将紫外线截止值限制在强子尺度以下。

用于参数辨识研究，可以对多参数的非线性函数进行拟合与参数识别

用最大似然数法进行参数估计，进行边缘分布拟合

3.非参数拟合 有时我们对拟合参数的提取或解释不感 兴趣，只想得到一个平滑的通过各数据点的 曲线，这种拟合曲线的形式称之为非参数拟 合。 非参数拟合的方法包括 （1）插值法Interpoants （2）平滑样条内插法Smoothing spline

四参数拟合需求及详细算法.doc

此函数适合给定模型的计算参数，该参数最适合给定的实验测量值，并受非线性等式 -funCEq 和不等式约束 -funCInEq 的约束，并且在 lb 和 ub 之间的超框内

提出一种新的自适应粒子群优化算法, 以解决梯度法为基础的算法在进行多参数拟合时因各参数之间相关性较高而带来的拟合上的问题. 该粒子群优化算法采用自适应变异和动态自适应调整搜索范围、惯性权重相结合的改进策略, 数值模拟了将该算法应用于测量薄膜热物性时的多参数拟合, 结果表明该算法是可行和有效的.

将 myloess.m 函数安装到您的路径上，然后浏览 MTT Nonparametric Fitting Demo.m。

CSharp 版本的ljimage 四参数拟合。从Java代码转换儿来，还可以用，很有参考价值。另外压缩包里边还有python 的四参数实现