FITEQL 4.0是一款用于化学平衡计算和数据拟合的软件。它的主要功能是在不同条件下对化学平衡进行计算，并输出平衡状态下的物质浓度、反应度和平衡常数等数据。此外，FITEQL还具有数据拟合和参数优化功能，可以帮助研究人员对实验数据进行分析和处理。 FITEQL 4.0软件具有以下特点： 支持多种化学平衡计算方法：FITEQL 4.0可以进行离子强度、活度系数、活度模型和界面化学等多种平衡计算方法，用户可以根据需要选择适合自己的计算方法。 提供可视化的数据处理界面：FITEQL 4.0提供了一个直观的界面，可以方便用户进行数据输入、计算和可视化输出等操作，降低了用户学习成本。 支持批量处理：FITEQL 4.0支持批量处理多组数据，可以提高计算效率和工作效率。 提供丰富的数据拟合功能：FITEQL 4.0支持多种拟合方法，包括线性和非线性回归、最小二乘法、最大似然法等，可以帮助用户对实验数据进行分析和处理。 总之，FITEQL 4.0是一款功能强大、易于使用的化学平衡计算和数据拟合软件，适用于化学、环境科学、地球科学等多个领域的研究 本安装包，需要在16、32位系统运行

CNN-GRU多变量回归预测（Matlab） 1.卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,或多维数据拟合； 2.运行环境Matlab2020b; 3.多输入单输出，数据回归预测； 4.CNN_GRUNN.m为主文件，data为数据； 使用Matlab编写的CNN-GRU多变量回归预测程序，可用于多维数据拟合和预测。该程序的输入为多个变量，输出为单个变量的回归预测结果。主要文件为CNN_GRUNN.m，其中包含了需要处理的数据。 提取的 1. 卷积门控循环单元（Convolutional Gated Recurrent Unit，CNN-GRU）：一种深度学习模型，结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）的特性，用于处理时序数据和多维数据的回归预测或拟合任务。 卷积门控循环单元（CNN-GRU）是深度学习中的一种模型，用于处理具有时序关系或多维结构的数据。相比于传统的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），CNN-GRU在处理长期依赖关

matlab洛伦兹代码洛伦兹·德鲁德（Lorentz）DrudeMaterialFit C＃中的遗传算法用于将材料折射率数据拟合到Lorentz-Drude色散模型。 可以在GATest / test.cs中更改输入文件（制表的lambda，n，k文本文件）和算法参数。 Matlab代码可以生成数字并与分析模型进行比较，以计算剩余的适应性误差。

pytotrch搭建单向RNN进行数据拟合

数学建模

MATLAB拟合出指定数据的正态分布函数和对数正态分布函数

经典地球物理反演理论书籍，作者塔兰托拉，1987年中文版 适合各行业从事反演问题研究的人参考学习

Matalab上幂律分布工具包

为了检测等厚钢板激光焊接焊缝表面缺陷，采用结构光主动视觉检测法和数据拟合技术进行了焊缝图像表面缺陷检测的实验研究。

用多项式模型进行数据拟合实验报告(附代码).doc