-
理学matlab曲线拟合工具箱讲义.pptx
2020-05-26 00:07:26解决此类问题有以下几个步骤 1首先作出散点图确定函数的类别 2根据已知数据确定待定参数的初始值利用 Matlab软件计算最佳参数 3根据可决系数比较拟合效果计算可决系数的公式为;一数据预处理;1.输入和查看数据集;5个... -
使用matlab做曲线拟合的两种方式
2020-06-17 11:18:10x0位参数的初始估计值,用于逼近,对应上面函数的输出x,维度和x一致!!! xdata为被拟合函数的自变量输入 ydata为被拟合函数的输出 resnorm为残差 其二为用MATLAB自带的工具软件,输入指令cftool, 仿真...MATLAB进行曲线拟合有一般两种手段,使用其自带的函数
[x, resnorm ] = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata)
fun为被拟合函数
x0位参数的初始估计值,用于逼近,对应上面函数的输出x,维度和x一致!!!
xdata为被拟合函数的自变量输入
ydata为被拟合函数的输出
resnorm为残差
其二为用MATLAB自带的工具软件,输入指令cftool,
仿真如下截图:
-
LBP-DBN人脸识别matlab代码
2017-06-20 00:01:244-DBN的训练基本上分为两步,先用RBM的训练方法训练网络得到初始值,来初始化整个网络,然后用BP反向传播算法来微调整个网络 5-神经网络参数的更新,使用matlab提供的fmincg函数,前提是我们要先得到网络的代价函数... -
三相变压器建模及仿真及MATLAB仿真.pptx
2020-11-30 07:59:42第一章 变压器介绍 1.1 变压器的磁化特性 初始磁化曲线 当电流从 0 逐渐增加线圈中的磁场强度 H 也随之增加这样就可 以测出若干组 B,H 值以 H 为横坐标B 为纵坐标画出 B 随 H 的变 化曲线这条曲线称为初始磁化曲线 ... -
matlab6——数值微分和方程求解(三)非线性方程求解、极值计算
2020-04-06 09:09:18非线性方程求解、极值计算非线性方程数值求解1....ps:用该函数求解方程时,初始值选取十分重要,可以在确定初始值之前绘制图形大体曲线,确定零点大体位置,然后再估计初值。 2.非线性方程组的求解 x=fso...非线性方程数值求解
1.单变量非线性方程求解
x=fzero(filename,x0):
filename是待求根方程左端的函数表达式,x0是初始值。
ps:用该函数求解方程时,初始值选取十分重要,可以在确定初始值之前绘制图形大体曲线,确定零点大体位置,然后再估计初值。
2.非线性方程组的求解
x=fsolve(filename,x0,option)
x为返回的近似解,filename是待求根方程左端的函数表达式,x0是初值。
option用于设置优化工具箱的优化参数,可以调用optimset函数来完成。例如,Display参数设置为‘off’时不显示中间结果。
f=@(x) [sin(x(1))+x(2)+x(3)^2*exp(x(1)),x(1)+x(2)+x(3),x(1)*x(2)*x(3)]; x=fsolve(f,[1,1,1],optimset('Display','off')) %验证: f(x) x = 0.022381577931908 -0.022380302441219 -0.000001275490689 ans = 1.0e-06 * -0.593080249610492 -0.000000000001322 0.000638901555530 %结果很小所以比较精确
函数极值的计算
函数极值包括极大值和极小值,或者叫最大值和最小值。MATLAB只考虑最小值 问题的计算,如果要求f(x)的最大值,可以通过求-f(x)的最小值来解决。
无约束最优化问题
函数调用:
[xmin,fmin]=fminbnd(filename,x1,x2,option) [xmin,fmin]=fminsearch(filename,x0,option) [xmin,fmin]=fminunc(filename,x0,option)
- xmin表示极小值点,fmin表示最小值
- filename是定义的目标函数。
- option为优化参数,可以通过optimset函数来设置。
- 第一个函数的输入变量xl、x2分别表示被研究区间的左、右边界。
- 后两个函数的输入变量x0是一个向量,表示极值点的初值。
例子:
f=@(x) x-1./x+5; [xmin,fmin]=fminbnd(f,-10,-1) [xmin,fmin]=fminbnd(f,1,10) 结果: xmin = -9.999946678462546 fmin =-4.899946145244328 xmin =1.000053455645318 fmin =5.000106908433283
有约束最优化问题
即求取一组x,使得目标函数f(x)为最小,且满足约束条件G(x)≤0。记号s.t.是英文subject to的缩写,表示x要满足后面的约束条件。
(约束条件可以进一步细化为:线性不等式约束、线性等式约束、非线性不等式约束、非线性等式约束以及x的下界和上界。)函数调用:
[xmin,fmin]=fmincon(filename,x0,A,b,Aeq,beq,Lbnd,Ubnd,NonF,option)
- 其中,xmin、fmin、filename、x0和option的含义与求最小值函数相同。
- 其余参数为约束条件,包括线性不等式约束、线性等式约束、x的下界和上界以及定义非线性约束的函数。如果某个约束不存在,则用空矩阵来表示。
例题:
f=@(x) 0.4*x(2)+x(1)^2+x(2)^2-x(1)*x(2)+1/30*x(1)^3; x0=[0.5;0.5]; A=[-1,-0.5;-0.5,-1]; b=[-0.4;-0.5]; lb=[0;0]; option=optimset('Display','off'); [xmin,fmin]=fmincon(f,x0,A,b,[],[],lb,[],[],option)%没有的条件就用空矩阵代替 结果: xmin = 0.339562825416758 0.330218614948690 fmin =0.245609812236434
-
【Matlab 控制】仿真多智体一致性分析,附代码
2020-10-23 16:08:14Matlab仿真多智体一致性分析,附代码 本例程所有参数及状态均采用最简单的形式,使更容易理解一致性的收敛过程。 所使用拉普拉斯矩阵图为如下所示的无向图(undirected graph) 输入: 初始位置(状态) 图...Matlab 仿真多智体一致性分析,附代码
本例程所有参数及状态均采用最简单的形式,使更容易理解一致性的收敛过程。
所使用拉普拉斯矩阵图为如下所示的无向图(undirected graph)
输入:
- 初始位置(状态)
- 图拉普拉斯矩阵
输出:
- 各智能体一致性位置收敛路径图
- 各智能体的输入变化曲线
%改变了Laplacian函数里面的FAI矩阵,使得状态收敛至静态值, clc; clear; %% 输入初始化参数 X0 = [1, 5, 4]'; % 度矩阵,有向拓扑结构 D =[2 0 0; 0 2 0; 0 0 2;]; % 邻接矩阵,有向拓扑结构 A =[0 1 1; 1 0 1; 1 1 0]; % 拉普拉斯矩阵 L = D - A; %% 收敛相关参数 tBegin = 0; % 开始时间 tEnd = 3; % 结束时间 h = 0.1; % 最小时间间隔 times = (tEnd-tBegin) / h; % 迭代计算次数 X(:,1) = X0; % Y的第一列等于Y1 U(:,1) = -L * X0; t(1) = tBegin; % 时间间隔记录表 i = 1; while(i <= times) Xt = X(:,i); Ut = -L * Xt; % u = -Lx Xt1 = Xt + h * Ut; % x = x + h*u X(:,i+1) = Xt1; % 添加更新后的Xt值 U(:,i+1) = Ut; % 添加更新后的Ut值 t(i+1) = tBegin + i * h; % 添加更新后的t值 i = i+1; end %% 结果显示 % 绘制图像 subplot(2,1,1) plot(t,X(1,:), t,X(2,:), t,X(3,:), 'linewidth',2.0) legend("x_1","x_2","x_3"); xlabel('Times/收敛次数'); ylabel('States/状态值'); subplot(2,1,2) plot(t,U(1,:), t,U(2,:), t,U(3,:), 'linewidth',2.0) legend("u_1","u_2","u_3"); xlabel('Times/收敛次数'); ylabel('U/输入值');
结果如下图所示:
-
matlab遗传算法gatbx工具箱-gatbx.rar
2019-08-13 03:20:01%寻优结果的初始值 FD=[gt;lb;ub;1;0;1;1]; %区域描述器 Chrom=crtbp; %创建任意离散随机种群 %=========optimize==== gen=0; %代计数器 X=bs2rv; %初始种群的十进制转化 ObjV=X 10*sin 7*cos; %计算目标函... -
matlab 神经网络原理与实例精解 陈明著
2016-08-03 02:59:044.4.5 init——神经网络初始化函数/115 4.4.6 adapt——神经网络的自适应/117 4.4.7 mae——平均绝对误差性能函数/119 4.5 单层感知器应用实例——坐标点的二类模式分类/120 4.5.1 手算/120 4.5.2 使用工具箱函数/... -
(VNS)解决车辆路径问题(CVRP)Matlab GUI
2019-11-22 20:50:29---- “成本曲线”,显示变邻域搜索过程中当前方案目标值的变化过程,对同一个算例多次运行变邻域搜索可以累计; ---- “路径方案”,从成本曲线切换为当前最佳路径方案。 3.cw_method.m 节约算法,调用方式为 r = ... -
《MATLAB R2016a在电子信息工程中的仿真案例分析》源码
2018-06-04 09:31:5520.3.1网络初始化 20.3.2网络学习规则 20.3.3网络训练 20.4自组织竞争网络的应用 第21章控制系统稳定性判定分析与实现 21.1方程特征根判定稳定性 21.2lienardChipard判据判定系统稳定性 21.3根轨迹法判定... -
matlab程序问题,希望大神帮我注释一下
2015-09-13 01:29:06``` %%请大神帮我注释一下,网上找的源代码,但是注释不全 %% 清空环境 clear clc tic ...title(['适应度曲线 ' '终止代数=' num2str(maxgen)]); xlabel('进化代数'); ylabel('适应度'); ``` -
求助大神,这个matlab程序如何修改才能正确运行?
2016-05-02 18:17:20% LC1 收敛曲线1,各代最优个体适应值的记录 % LC2 收敛曲线2,各代群体平均适应值的记录 % 最后,程序还将绘出三副图片:两条收敛曲线图和甘特图(各工件的调度时序图) %第一步:变量初始化 [m,n]=size(T);%m... -
matlab出现位置 2 的索引超出数组范围(不能超过 1)。,如何解决?
2020-05-29 20:09:32title('误差变化曲线');xlabel('步数');ylabel('误差'); % -----------------------------测试样本网络预测 ------------------------ %输入数据归一化 inputn_test=mapminmax( apply',input_test,inputps); [n,... -
1stOpt 1.5.zip
2020-04-12 13:06:01以非线性回归为例,目前世界上在该领域最有名的软件工具包诸如OriginPro,Matlab,SAS,SPSS,DataFit,GraphPad,TableCurve2D,TableCurve3D等,均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到最优解。... -
1stopt5.0.exe
2020-03-21 11:12:35以非线性回归为例,目前世界上在该领域最有名的软件工具包诸如OriginPro,Matlab,SAS,SPSS,DataFit,GraphPad,TableCurve2D,TableCurve3D等,均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到最优解。... -
1stopt数据拟合软件
2019-02-25 20:01:36以非线性回归为例,目前世界上在该领域最有名的 软件工具包诸如OriginPro,Matlab,SAS,SPSS,DataFit,GraphPad,TableCurve2D,TableCurve3D等,均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到最优解。... -
综合优化软件包1stOpt
2016-06-14 12:55:23以非线性回归为例,目前世界上在该领域最有名的软件工具包诸如 Matlab, OriginPro, SAS, SPSS,DataFit, GraphPad 等,均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到最优解。如果设定的参数初始值不当则计算... -
非常实用的回归分析软件__1stOpt(破解版).rar
2010-08-22 13:29:20以非线性回归为例,目前世界上在该领域最有名的软件包诸如Matlab, OriginPro, SAS, SPSS, DataFit, GraphPad等,均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到最优解。如果设定的参数初始值不当则计算难以... -
lstopt5非线性数据处理软件
2008-11-12 14:10:40以非线性回归为例,目前世界上在该领域最有名的软件工具包诸如OriginPro,Matlab,SAS,SPSS,DataFit,GraphPad,TableCurve2D,TableCurve3D等,均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到最优解。... -
BP神经网络的函数逼近功能
2007-08-03 15:05:00在matlab中采用tansig函数和purelin函数,BP网络未训练时(初始化的网络),输出曲线与正旋曲线相差很大,没有逼近功能。因为newff函数建立网络时,权值和阀值都是随即初始化的。网络输出结果很差。达不到逼近目的。...BP网络有很强的映射能力,主要用于模式识别和函数逼近。可以采用BP网络函数逼近的能力来求解数学式难以表达的函数。下面是一个三层BP网络,看它如何逼近一个正旋函数的。在matlab中采用tansig函数和purelin函数,BP网络未训练时(初始化的网络),输出曲线与正旋曲线相差很大,没有逼近功能。因为newff函数建立网络时,权值和阀值都是随即初始化的。网络输出结果很差。达不到逼近目的。k=1;p=[-1:.05:1];t=sin(k*pi*p);n=10;net=newff(minmax(p),[n,1],{'tansig' 'purelin'},'trainlm');y1=sim(net,p);plot(p,t,'-',p,y1,'--');xlabel('时间');ylabel('函数值');title('未训练的BP网络逼近效果');legend('要逼近的正旋函数曲线','未训练的BP网络逼近曲线');<?xml:namespace prefix = v /><?xml:namespace prefix = o />下面对网络训练。设置训练时间为1000,训练精度为0.01。其余为缺省值带动量梯度下降改进型训练函数traingdm训练得到的误差变化和函数逼近效果如下。net=newff(minmax(p),[n,1],{'tansig' 'purelin'},'traingdm');net.trainParam.epochs=1000;net.trainParam.goal=0.01;net=train(net,p,t);y2=sim(net,p);plot(p,t,'-',p,y1,'--',p,y2,'.');legend('要逼近的正旋函数曲线','未训练的BP网络逼近曲线','训练后的BP网络逼近曲线');xlabel('时间');ylabel('函数值');可见,带动量梯度下降改进型训练函数traingdm训练得到BP网络函数逼近效果很好。 -
零极点对系统性能的影响分析
2013-10-23 10:30:52在本文中,采用增加零极点并变化其值的思路,从时域和频域两个方面来研究高阶系统的各项性能指标,并借助工程软件matlab通过编程来绘制系统的根轨迹曲线、奈奎斯特曲线,阶跃响应曲线以及波特图曲线,研究系统的零... -
扩展卡尔曼滤波python代码
2018-11-19 09:53:38某物体在XY平面做运动,采样周期为1s,该运动系统的状态方程如式 (2-1) 所示, 其中,为系统的状态向量,各...(3)分别给出的真值与估计值之间的误差曲线变化图,并求出误差的均值和方差。 (4)对滤波效果进行分析。 -
1stOpt--可编辑、可运行、不可保存.zip
2019-09-02 10:40:53因而如何有效地确定参数初始值始终是难以克服的瓶颈,由于此,一些实际问题可能永远无 法获得正解。国内方面,因无自己独特有效的技术理论与方法,虽有个别分析软件面市,与 上述国外类似产品相比,功能相差甚远,... -
-
-
-
-
卡尔曼滤波在航迹推算中优化有问题
2016-08-05 09:13:18%去掉第一行初始值 X1=XYZ1(1,:); %取X方向的位移行向量 Y1=XYZ1(2,:); %取Y方向的位移行向量 Z1=XYZ1(3,:); %取Z方向的位移行向量 %---------------------------加噪声的航迹推算------------------------... -
-
收藏数
32
精华内容
12