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  • 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...
  • x0位参数的初始估计,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:

     

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  • LBP-DBN人脸识别matlab代码

    热门讨论 2017-06-20 00:01:24
    4-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...
  • 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 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 ...
  • 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。
      在这里插入图片描述
    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

    在这里插入图片描述
    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:
    在这里插入图片描述

    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

    在这里插入图片描述
    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:
    在这里插入图片描述

    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
    
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  • 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...

    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)
    在这里插入图片描述

    输入:

    1. 初始位置(状态)
    2. 图拉普拉斯矩阵

    输出:

    1. 各智能体一致性位置收敛路径图
    2. 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:
    在这里插入图片描述

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  •  %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...
  • 4.4.5 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/...
  • ---- “成本曲线”,显示变邻域搜索过程中当前方案目标的变化过程,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 = ...
  • 20.3.1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 21.2lienardChipard判据判定系统稳定性 21.3根轨迹法判定...
  • ``` %%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'); ```
  • % LC1 收敛曲线1,各代最优个体适应的记录 % LC2 收敛曲线2,各代群体平均适应的记录 % 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...
  • title('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...
  • 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...
  • 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

    万次阅读 2007-08-03 15:05:00
    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。

    展开全文
  • 在本文中,采用增加零极点并变化其的思路,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...
  • 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。
  • 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,...
  • %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------------------------...

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