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一个求解非线性最小二乘问题的新方法 总被引:4,自引:0,他引:4
在Gauss-Newton(G-N)方法和Levenbery-Marquardt(L-M)方法(阻尼最小二乘法)的基础上给出了一种新的求解非线性最小二乘问题的方法,它是通过寻求新的非线性方程组的数值方法来实现的,首先给出了不用计算导数的求解非线性方程组的收敛迭代方法,该方法是建立在求解动力系统的稳定点的基础上,采用了较稳定的常微分方程初值问题的数值方法进行迭代求解,并采用Steffensen加速技术以提高收敛速度,最后,给出了用Matlab试算的数值例子、试验结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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针对曲线拟合问题,提出了用带惩罚项的自适应非参数回归方法来确定一组数据的拟合函数,并主要讨论了此方法中正则化参数的确定问题,其中包括凭主观选择法和交叉验证法以及通过非线性函数方程来确定下则化参数.最后,采用Matlab编程对一些实际例子进行了试算,其中应用了不同的方法,并且对一个实际问题采用不同方法进行了处理,并做出了比较.通过比较可看出,用带惩罚项的自适应非参数回归方法来确定一组数据的拟合函数的效果良好. 相似文献
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