(2019年2月19日注:这篇文章原先发在自己github那边的博客,时间是2016年10月28日) 最近应该是六叔的物化理论作业要交了吧,很多人问我六叔的作业里面有两道题要怎么进行图像函数的拟合.综合起来的问题主要有两个: 1. 知道图像的准确拟合方程,但是不知道怎么拟合.(这个是本文的重点) 2. 不知道图像的准确拟合方程,也不知道怎么拟合,这个我可以稍微提供一个拟合的方向. 先从不知道图像的准确拟合方程开始吧,当你拿到一组数据时,你肯定是先看横纵坐标写的是什么,在19题的第二问里面,要求蒸

1 函数拟合 函数拟合在工程(如采样校正)和数据分析(如隶属函数确定)中都是非常有用的工具.我这里将函数拟合分为三类:分别是多项式拟合,已知函数类型的拟合和未知函数类型的拟合.matlab中关于函数的拟合提供了很多的拟合函数,这里不再一一介绍.仅对常用的多项式拟合和已知函数类型的拟合中一部分matlab函数的使用进行介绍. 1.1多项式拟合 对于 形式的拟合函数,其中 为待定系数.我们可以使用matlab中的polyfit函数进行拟合.函数的调用形式为: coef = polyfit(xx,yy

MATLAB用“fitgmdist”函数拟合高斯混合模型(一维数据) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法中介绍过"fitgmdist"函数的用法,这次用"fitgmdist"拟合一维数据. 1. 一维高斯混合数据的产生 function data=generate_GMM() %前两列是数据,最后一列是类标签 %数据规模 N=300; %数据维

clc;clear all;close all;%% 多项式拟合指令:% X = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 ];% Y = [9 7 6 3 -1 2 5 7 20]; % P= polyfit (X,Y,3);% % x = 0:2:10;% y = polyval(P,x);% plot(x,y,X,Y,'r*');%% 指定函数拟合 x=[ 0;0.4;1.2; 2;2.8;3.6;4.4;5.2; 6;7.2; 8;9.2;10.4;11.6;12.4;13.6;14.4;1

技术背景 在前面一篇博客中我们介绍过基于docker的mindspore编程环境配置,这里我们基于这个环境,使用mindspore来拟合一个线性的函数,演示一下mindspore的基本用法. 环境准备 在Manjaro Linux上先用如下命令启动docker容器服务,启动后可用status查看状态: [dechin-manjaro mindspore]# systemctl start docker [dechin-manjaro mindspore]# systemctl status do

MNIST的代码还是有点复杂,一大半内容全在搞数据,看了半天全是一滩烂泥.最关键的是最后输出就是一个accuracy,我根本就不关心你准确率是0.98还是0.99好吗?我就想看到我手写一个5,你程序给我输出一个5,就这么简单. 粗略看了文档和网上找了些资料,感觉上吧,倒是有点像Verilog.描述图结构的时候每句话定义一个tensor,它的值由tensorflow下的某一个函数以之前定义过的tensor作为参数运算得到的结果. 参考了一下别人的代码,自己写了一个比较直观,能马上看到结果的图,功能

2.1 案例背景 在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统状态方程复杂,难以用数学方法准确建模.在这种情况下,可以建立BP神经网络表达这些非线性系统.该方法把未知系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP神经网络,使网络能够表达该未知函数,然后用训练好的BP神经网络预测系统输出. 本章拟合的非线性函数为\[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\]该函数的图形如下图所示. t=-5:0.1:5; [x1,x2] =meshgrid(t); y=x1.^2+x2.^2; s

3.1 案例背景 遗传算法(Genetic Algorithms)是一种模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索最优化方法. 其基本要素包括:染色体编码方法.适应度函数.遗传操作和运行参数. 非线性函数:$y=x_{1}^{2}+x_{2}^{2}$ 3.2 模型建立 3.2.1 算法流程 遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阔值,种群中的每个个体都包含了一 个网络所有权值和阔值,个体通过适应度函数计算个体适应度值,遗传算法通过选择.交叉和变异操作找到最优适应度值对应个

首先:Origin软件已经是科研院所等单位的必备工作软件之中的一个,之所以大家讨论得较少,有可能并非其上手难度低.而是这些使用人群的学习理解能力要相对高一点吧: 其次:Excel不垃圾,但在函数画图方面,比起Origin差远了,用垃圾来形容并只是分,能够问问不论什么高校老师,他们还会使用Excel出图么?那简直是自己找死.当然Origin也仅仅是在画图方面比Excel厉害,其他的方面还是比Excel差.本文也仅仅是讲了画图方面. Origin为OriginLab公司出品的较流行的专业函数画图软件

cftool拟合&函数逼近 cftool 真是神奇,之前我们搞的一些线性拟合解方程,多项式拟合,函数拟合求参数啊,等等. 已经超级多了,为啥还得搞一个cftool拟合啊?而且毫无数学理论. 如果你足够细心,你会发现,之前的拟合,都是我们猜测这个拟合的式子大概是什么形式,只需要求个参数.嘿嘿到底准不准呢? 数据及其简单才会被你发现规律呢! 这里在cftool的帮助下不停的尝试才能得到最好的拟合形式. 可以看出,拟合形式多样,拟合分析方便. · Custom Equations:用户自定义的函数类型

1.多项式拟合 对散点进行多项式拟合并打印出拟合函数以及拟合后的图形import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx=np.arange(1,17,1) #生成散点列表作为x的值y=np.array([4.00, 6.40, 8.00, 8.80, 9.22, 9.50, 9.70, 9.86, 10.00, 10.20, 10.32, 10.42, 10.50, 10.55, 10.58, 10.60]) #给定y的散点值#用3次多项式拟合z

技术背景 在前面的几篇博客中,我们分别介绍了MindSpore的CPU版本在Docker下的安装与配置方案.MindSpore的线性函数拟合以及MindSpore后来新推出的GPU版本的Docker编程环境解决方案.这里我们在线性拟合的基础上,再介绍一下MindSpore中使用线性神经网络来拟合多变量非线性函数的解决方案. 环境配置 在按照这篇博客中的方法进行安装和配置之后,可以在本地的docker镜像仓库中找到一个mindspore的镜像: [dechin-manjaro gitlab]# d

方法一:多项式拟合polyfit 1 x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9]; 2 3 y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20]; 4 P= polyfit(x, y, 3) %三阶多项式拟合 5 6 xi=0:.2:10; 7 8 yi= polyval(P, xi); %求对应y值 9 10 plot(xi,yi,x,y,'r*'); 运行结果: 多项式系数:P =0.1481 -1.4030 1.8537 8.2698 使用matlab中的ploy2sym函数:y=poly2sy

Origin使用教程 Origin为OriginLab公司出品的较流行的专业函数绘图软件,是公认的简单易学.操作灵活.功能强大的软件,既可以满足一般用户的制图需要,也可以满足高级用户数据分析.函数拟合的需要,是公认的快速.灵活.易学的工程制图软件. 资源名称[点击即可免费下载] 资源大小   Origin 6.0软件在分析化学数据处理中的应用.PDF 438.12 KB   Origin 7.0.pdf 3.10 MB   Origin 8.0中文教程.pdf 19.97 MB   Origin

在空间上看见同学转的一篇关于学术研究的文章,由于不常常上空间,更别说在上面看一些好的文章,所以特意将那篇文章整理到自己的博客中,方便以后做科研的时候能够用到,原文出处:http://user.qzone.qq.com/9320597/blog/1380214863#!app=2&via=QZ.HashRefresh&pos=1380214863 1.  请教怎样反读出 origin 曲线上全部数据点? 如,我用 10个数据点画出了一条 origin 曲线,并存为 project的.OPJ 

看机器学习看到了回归函数,看了一半看不下去了,看到能用方差进行函数回归,又手痒痒了,自己推公式写代码验证: 常见的最小二乘法是一阶函数回归回归方法就是寻找方差的最小值y = kx + bxi, yiy-yi = kxi+b-yi方差为∑(kxi + b - yi )^2f = k^2∑xi^2 + b^2 + ∑yi^2 +2kb∑xi - 2k∑xi*yi - 2yib求极值需要对其求微分,因为是二元函数,因此使用全微分公式,其极值点应该在两个元的偏微分都为0处δf/δk = 2k∑(xi^2

code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);}.main-container {

一.文本处理函数以下是GNU make内嵌的文本(字符串)处理函数.1       $(subst FROM,TO,TEXT) 函数名称:字符串替换函数—subst. 函数功能:把字串“TEXT”中的“FROM”字符替换为“TO”. 返回值:替换后的新字符串. 示例: $(subst ee,EE,feet on the street) 替换“feet on the street”中的“ee”为“EE”,结果得到字符串“fEEt on the strEEt”.2       $(patsubst 

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51106570 最优化函数库Optimization 优化是找到最小值或等式的数值解的问题.scipy.optimization子模块提供了函数最小值(标量或多维).曲线拟合和寻找等式的根的有用算法. from scipy import optimize 皮皮blog 最小二乘拟合 假设有一组实验数据(xi,yi ), 事先知道它们之间应该满足某函数关系yi=f(xi),通过这些已知信息,需要确定函数

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49804441 常见的曲线拟合方法 1.使偏差绝对值之和最小 2.使偏差绝对值最大的最小       3.使偏差平方和最小 按偏差平方和最小的原则选取拟合曲线,并且采取二项式方程为拟合曲线的方法,称为最小二乘法. 皮皮blog 多项式拟合 多项式拟合公式 多项式阶数对数据拟合的影响 数据量较少,阶数过高,可能过拟合. 多项式拟合问题描述 假定给定一个训练数据集: 其中,是输入的观测值,是相应的输出y的