Levenberg-Marquardt 的 MATLAB 代碼
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 ...
原文：matlab練習程序（Levenberg-Marquardt法最優化）
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 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很小的時候，H占主要地位，公式變為高斯牛頓法，當lambda很大的時候，H可以忽略，公式變為最速下降法。該方法提供了更 ...
2019-01-04 11:32 0 1405 推薦指數：
相關推薦
Levenberg-Marquardt優化算法以及基於LM的BP-ANN
。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 ...
【math】梯度下降法(梯度下降法，牛頓法，高斯牛頓法，Levenberg-Marquardt算法)
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 ...
matlab練習程序（高斯牛頓法最優化）
計算步驟如下： 圖片來自《視覺slam十四講》6.2.2節。 下面使用書中的練習y=exp(a*x^2+b*x+c)+w這個模型驗證一下，其中w為噪聲，a、b、c為待解算系數。 代碼如下： 迭代結果，其中散點為帶噪聲數據，紅線為原始模型，綠線為解算模型 ...
matlab實現高斯牛頓法、Levenberg–Marquardt方法
高斯牛頓法： Levenberg–Marquardt方法： ...
Levenberg-Marquardt迭代（LM算法）-改進Guass-Newton法
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) ...
Levmar:Levenberg-Marquardt非線性最小二乘算法
Levmar:Levenberg-Marquardt非線性最小二乘算法 eryar@163.com Abstract. Levmar is GPL native ANSI C implementations of the Levenberg-Marquardt optimization ...
Levenberg-Marquardt算法實現高斯曲線擬合（qt creator）
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 ...