參考資料: 1,《精通MATLAB最優化計算(第2版)》作者:龔純 等 的 第9章 9.3 小節 L-M 法 2,《數值分析》 作者:Timothy Sauer 的 第4章 4.4節 非線性最小二乘的 例子 第一本書里頭雖然有代碼,然而有錯誤,修正了錯誤之處 ...
Levmar:Levenberg Marquardt非線性最小二乘算法 eryar .com Abstract. Levmar is GPL native ANSI C implementations of the Levenberg Marquardt optimization algorithm.The blog focus on the compilation of levmar on Wi ...
2018-09-26 20:15 0 1129 推薦指數:
參考資料: 1,《精通MATLAB最優化計算(第2版)》作者:龔純 等 的 第9章 9.3 小節 L-M 法 2,《數值分析》 作者:Timothy Sauer 的 第4章 4.4節 非線性最小二乘的 例子 第一本書里頭雖然有代碼,然而有錯誤,修正了錯誤之處 ...
化。Levenberg-Marquardt算法是最優化算法中的一種。 Levenberg-Marquardt算法是使用最廣泛的非線 ...
原文:http://blog.csdn.net/dsbatigol/article/details/12448627 何為梯度? 一般解釋: f(x)在x0的梯度:就是f(x)變化最快的方 ...
摘要:在非線性最小二乘問題現有的3類主要算法- 高斯-牛頓法、阻尼最小二乘法和最小二乘的擬牛頓法的基礎上,引入了綜合性能更優的非線性規划的SQPM (序列二次規划法)算法,並且為進一步提高SQPM算法迭代的收斂性,對其步長策略進行了改進。改進的SQPM算法成為無需精確計算參數概略值的非線性最小二 ...
基於qt creator開發環境下的高斯曲線擬合實現過程: 空氣VOCs色譜圖得到的一系列離散數據,色譜峰處符號高斯分布,故采用高斯函數對其進行曲線擬合。開發環境為qt creator,擬合算法選用Levenberg-Marquardt,結果與origin擬合結果一致。Matlab中具有強大 ...
1、前言 a、對於工程問題,一般描述為:從一些測量值(觀測量)x 中估計參數 p?即x = f(p) ...
上一篇博客中介紹的高斯牛頓算法可能會有J'*J為奇異矩陣的情況,這時高斯牛頓法穩定性較差,可能導致算法不收斂。比如當系數都為7或更大的時候,算法無法給出正確的結果。 Levenberg-Marquardt法一定程度上修正了這個問題。 計算迭代系數deltaX公式如下: 當lambda很小 ...
目錄 1. 非線性最小二乘問題的定義 2. 最速下降法 3. 牛頓法 4. 高斯牛頓法(Gauss Newton) 5. 列文伯格-馬爾誇特法 (Levenberg-Marquardt) 希望朋友們閱讀后能夠留下一些提高的建議呀,哈哈哈! 1. ...