解非线性的最小二乘法拟合曲线的数值延拓法

非线性函数的最小二乘法拟合曲线需要求解一个非线性方程组.根据解非线性方程组的全局收敛方法,利用数值延拓法研究了非线性函数的最小二乘法拟合曲线的计算方法,并给出其算法为全局收敛的充分条件.

基于最小二乘法的线性与非线性拟合

最小二乘法常被用于数据拟合处理以及误差估计中。目前在回归模型的参数估计或称系统的辨识中应用较多,文章主要探讨最小二乘法的基本原理及其两种变形的拟合方法,其中包括线性和非线性两种最小二乘法拟合,并简单介绍两种方法在Matlab中如何实现。

基于最小二乘法的称重压力传感器的非线性拟合

为了实现轮式装载机中称重压力传感器测得的液压值与货物质量的非线性拟合,提出采用基于最小二乘的拟合方法;将所采集的液压数据标注在坐标轴,利用坐标轴标注点的图形确定出所选的数学模型,进而选择合适的数学模型的待定参数,给出了2种计算最小二乘参数的形式,并由所求参数确定出所选的数学模型;将所测得的液压数据代入由最小二乘参数所确定出的数学模型,利用MATLAB进行最小二乘法的仿真实验。结果显示,使用最小二乘法拟合后的残余平方和以及残余标准差分别为3.332 73×10^(-5)、5.768 27×10^(-3),符合误差在1%范围内的要求,说明最小二乘法能够实现轮式装载机压力传感器液压值与货物质量之间非线性的拟合。

椭圆拟合的非线性最小二乘方法

为了在图像中确定椭圆目标精确的位置和边界,提出了一种基于非线性最小二乘的椭圆拟合方法。该方法在得到目标边界点的基础上,通过最小化拟合椭圆与边界点之间的欧氏距离,确定出由椭圆中心坐标、长半轴和短半轴长度、旋转角度共5个参数定义的椭圆,使得这一椭圆在非线性最小二乘意义下是最优的。在实际应用中,特别是人眼图像的瞳孔提取中,这种方法能够排除反光、睫毛、眼皮等的干扰,得到较为精确的瞳孔位置和边界。仿真实验和实际数据计算的结果表明,提出的方法有良好的准确性和鲁棒性。

斯托克斯椭偏仪的非线性最小二乘拟合偏振定标

由于传统的斯托克斯椭偏仪定标方法中入射光源的偏振效应、定标单元中光学元件的制造与装调误差都会降低仪器矩阵的定标精度,从而影响偏振态的测量精度,本文提出了基于非线性最小二乘拟合算法的仪器矩阵偏振定标方法.该方法将描述定标单元的参量和仪器矩阵的所有矩阵元一起作为未知参数,根据偏振光学传输理论建立探测光强与未知参数的函数关系式；然后,基于非线性最小二乘拟合方法拟合实际探测光强随定标单元方位角的变化曲线,进而得到斯托克斯椭偏仪的仪器矩阵.实验中使用该方法和传统方法在500～700 nm波段分别定标了KD＊P型斯托克斯椭偏仪的仪器矩阵.结果显示,新方法在500～600 nm波段获得的斯托克斯参数的总均方根（RMS）偏差为1.6％,较传统定标方法提高约0.5％；波长大于600 nm时,由于系统信噪比降低使得新方法的测量精度降为2.4％,但仍然远高于传统方法的测量精度.结果表明,提出的方法简单易行,适用于各种斯托克斯椭偏仪的仪器矩阵定标.

分析化学中非线性拟合的最小二乘法及其与遗传算法的比较

本文从化学量测数据的分布特性出发，对数据进行了正态性检验。对于分析化学中可化为线性函数的非线性拟合问题，利用文献数据对最小二乘法与遗传算法所得结果进行了比较，结果充分表明在数据满足Gauss－Markov假定时，对参数的最小二乘法估计所得结果要优于任何其它线性无偏估计以及遗传算法所得结果。

非线性最小二乘拟合的计算方法

本文对工程中经常遇到的非线性最小二乘拟合问题提出了一个计算机算法，该方法共分两步：首先利用优选法求出非线性参数，然后计算线性参数。对于三参数曲线，利用线性回归分析求线性参数；对于多参数曲线，则利用广义逆矩阵理论求出线性参数。在这些算法中，迭代初值可以任意选取，而迭代总是收敛的。

线性拟合中的逐差法和最小二乘法的比较

两变量间的线性关系y=A+Bx是物理实验中常见的研究对象,本文定量讨论用最小二乘法和逐差法进行线性拟合时,所求得的斜率的标准差的关系及因变量的误差对斜率误差的影晌。

最小二乘法线性拟合中参数的确定问题

指出一些文献在讲述最小二乘法线性拟合中参数确定时存在的问题 .

非线性最小二乘法拟合在固结系数计算中的应用

室内固结试验中固结系数的计算方法主要有时间对数法与平方根法,这两种方法均属作图法,人为因素影响较大。通过编制拟合函数模块,采用Origin7.5中非线性最小二乘法拟合功能,利用多组试验数据,可方便求出固结系数、固结试验初始读数与终值读数。该方法求解速度快,结果合理,避免人为因素影响,能方便应用于固结系数的求解中。

非线性模型的抗差最小二乘法及其在圆心拟合中的应用

在抗差最小二乘法及其一种具体实现方案“三步抗差方案”的基础上,对抗差最小二乘法在非线性模型中的使用进行了详细的探讨,并在圆心拟合问题中加以应用。非线性化模型的“三步抗差方案”在算法复杂度上相比线性模型大大提高,本文厘清非线性模型的“三步抗差方案”并加以编码实现。最后在圆心拟合问题中,使用“三步抗差方案”,验证算法的可行性。为了进一步验证“三步抗差方案”的可靠性,本文使用程序生成大量,带有指定数量粗差的测试数据,并用“三步抗差方案”进行拟合。测试结果表明,“三步抗差方案”可靠性非常高,适应性非常强,崩溃污染率高达50%,非常适于在工程测量中推广使用。

非线性最小二乘法及BP神经网络在血管外给药动力学模拟中的应用

由微分方程推导出血管外给药的一般药动学过程,并通过微分求解得到血药浓度与时间的关系函数,利用非线性最小二乘法拟合原理联立函数对实际药代动力学数据进行模拟,较好的得到血药浓度-时间曲线关系式。同时利用BP神经网络对数据进行模拟,同样得到较好的结果。将最小二乘法拟合与神经网络模拟结果进行t检验,结果无显著性差异。此外对复杂药代动力学过程做了讨论,得出BP神经网络能较好的模拟复杂药代动力学过程的结论。

基于MCM的多项式最小二乘法拟合的不确定度评定

通过利用仪器校准证书中的校准结果内容,可以从中得到测量值对应的修正值。为了获得任意测量值的修正数据,采用多项式最小二乘法进行拟合是一种常用手段。在研究拟合后修正值的不确定度的评定时发现,测量值的扩展不确定度会对其评定产生较大的影响。本文基于蒙特卡洛法(CMC法),对多项式最小二乘法拟合的修正值进行不确定度评定,通过利用Python编程实现MCM法评定其不确定度的步骤,获得不确定度结果。因此,MCM法在评定多项式最小二乘法修正值拟合的不确定度评定提供一定的技术参考。

重力固体潮IMF的AM-FM非线性最小二乘拟合

周挚（2005）的重力固体潮研究表明，EMD分解后的重力固体潮IMF（本征模态函数）的信号特征与AM—FM（调频调幅）信号非常接近。AM—FM信号是典型的非平稳信号。基于AM—FM研究的前沿性，本文借助于函数构造理论和非线性逼近方法，求取重力固体潮IMF信号的数学显式，为进一步的解析工作做好铺垫。

部件特性图的非线性最小二乘拟合修正

讨论了发动机部件特性的不准确性对发动机性能的影响 ,提出了基于特性图相似性的非线性最小二乘拟合修正方法。根据某型发动机的有限稳态性能数据 ,通过耦合优化计算 ,得到了各部件特性图的耦合系数 ,并对特性图进行了修正 ,得到了比较满意的修正结果。

最小二乘法线性拟合中的一个问题

指出在一些物理实验教材中，讲述最小二乘法线性拟合时的一个问题。

整体最小二乘法直线拟合

针对在直线拟合中,因变量选取不同拟合的结果有差异现象,提出采用整体最小二乘法进行直线拟合。文章在分析直线方程特点的基础上,采用EIV模型描述直线方程,在解算中根据系数矩阵的特点应用QR分解分为将方程两部分,采用了混合最小二乘法求解。理论分析和实际计算结果表明,整体最小二乘法顾及了因变量和自变量的误差。拟合精度高于普通最小二乘法,采用整体最小二乘拟合直线,整体上优于普通最小二乘法。

最小二乘法对温度传感器测温数据线性拟合及其应用

针对温度传感器测量误差受温度影响比较大,必须使用温度补偿的方法对测温数据值进行修正。本文介绍了一种温度补偿的方法:主要采用oringin软件利用最小二乘法拟合实验数据的方式,进行系统误差分析处理后再对温度传感器进行温度精确标定,可以有效消除传感器非线性误差。对AD590传感器温度精确标定后实测电压与温度线性关系良好,证实此方法可以很好的修正温度对AD590传感器测量误差的影响,系统测量精度可达±0.02℃。将此实验的温度标定后的AD590传感器直接应用到其它实验中加深学生对温度传感器具体应用的理解。

最小二乘法拟合大气激光雷达回波信号估算消光系数边界值

报道了一种使用最小二乘法拟合大气激光雷达回波信号,计算消光系数边界值的算法。对于无云层天气条件,利用最小二乘法对回波信号全程拟合获得大气消光系数边界值,在有云层天气下,先将激光雷达信号在大气中的传输光路分解为云层区和非云层区,忽略回波信号中的云层信息,并假设在非云层区大气近似均匀,利用最小二乘法拟合获得大气消光系数边界值。最后利用消光系数边界值求解激光雷达方程,反演获得大气消光系数。实际计算证明,用此算法可获得与实际更为接近的大气消光系数反演结果。

基于最小二乘法的天线变形反射面的拟合

面天线变形反射面表达式的确立是计算其电性能的重要基础 ,提出的拟合方法就是用来精确确定变形反射面的数学方程的。其基本原理是通过分析天线结构 ,根据反射面节点位移 ,最小化整个曲面上采样型值点的轴向误差的均方根 ,从而求出用来确定变形抛物面几何位置的 6个参数 ,同时也就得到了基于最小二乘法的变形反射面方程。该拟合方法简单实用 ,易于程序实现 ,能够对天线机械结构设计人员提供了理论指导与帮助。