计算方法 最小二乘法源代码
偏最小二乘法
偏最小二乘法 ( PLS)是光谱多元定量校正最常用的一种方法 , 已被广泛应用 于近红外 、 红外 、拉曼 、核磁和质谱等波谱定量模型的建立 , 几乎成为光谱分析中建立线性定量校正模型的通用方法 〔1, 2〕 。
近年来 , 随着 PLS 方法在光谱分析尤其是分子光谱如近红外 、 红外和拉曼中应用 的深入开展 , PLS 方法还被用来解决模式识别 、定量校正模型适用性判断以及异常样本检测等定性分析问题 。
由于 PLS 方法同时从光谱阵和浓度阵中提取载荷和得分 , 克服主成分分析 ( PCA)方法没有利用浓度阵的缺点 , 可有效降维 , 并消除光谱间可能存在的复共线关系 , 因此取得令人非常满意的定性分析结果 〔3 ～ 5〕 。
本文主要介绍PLS 方法在光谱定性分析方面的原理及应用 实例 。
偏最小二乘方法(PLS-Partial Least Squares))是近年来发展起来的一种新的多元统计分析法, 现已成功地应用于分析化学, 如紫外光谱、气相色谱和电分析化学等等。
该种方法，在化合物结构-活性/性质相关性研究中是一种非常有用的手段。
如美国Tripos 公司用于化合物三维构效关系研究的CoMFA (Comparative Molecular Field Analysis)方法, 其中，数据统计处理部分主要是PLS 。
在PLS 方法中用的是替潜变量，其数学基础是主成分分析。
替潜变量的个数一般少于原自变量的个数，所以PLS 特别适用于自变量的个数多于试样个数的情况。
在此种情况下，亦可运用主成分回归方法，但不能够运用一般的多元回归分析，因为一般多元回归分析要求试样的个数必须多于自变量的个数。
§§ 6.3.1 基本原理6.3 偏最小二乘（PLS ）为了叙述上的方便，我们首先引进“因子”的概念。
一个因子为原来变量的线性组合，所以矩阵的某一主成分即为一因子，而某矩阵的诸主成分是彼此相互正交的，但因子不一定，因为一因子可由某一成分经坐标旋转而得。
最小二乘法
最小二乘法设（x 1, y 1 ), (x 2, y 2), …, (x n, y n)是直角平面坐标系下给出的一组数据，若x 1<x 2<…<x n,我们也可以把这组数据看作是一个离散的函数。
根据观察，如果这组数据图象“很象”一条直线（不是直线），我们的问题是确定一条直线y = bx +a ,使得它能"最好"的反映出这组数据的变化。
最小二乘法是处理各种观测数据进行测量平差的一种基本方法。
如果以不同精度多次观测一个或多个未知量，为了求定各未知量的最可靠值，各观测量必须加改正数，使其各改正数的平方乘以观测值的权数的总和为最小。
因此称最小二乘法。
所谓“权”就是表示观测结果质量相对可靠程度的一种权衡值。
法国数学家勒让德于1806年首次发表最小二乘理论。
事实上，德国的高斯于1794年已经应用这一理论推算了谷神星的轨道，但迟至1809年才正式发表。
此后他又提出平差三角网的理论，拟定了解法方程式的方法等。
为利用最小二乘法测量平差奠定了基础。
最小二乘法也是数理统计中一种常用的方法，在工业技术和其他科学研究中有广泛应用。
在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时，通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1、x2, y2... xm , ym)；将这些数据描绘在x -y直角坐标系中(如图1), 若发现这些点在一条直线附近，可以令这条直线方程如(式1-1)。
Y计= a0 + a1 X (式1-1)其中：a0、a1 是任意实数为建立这直线方程就要确定a0和a1，应用《最小二乘法原理》，将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计= a0+a1X)的离差(Yi-Y计)的平方和｀〔∑(Yi - Y计)2〕最小为“优化判据”。
令: φ = ∑(Yi - Y计)2 (式1-2)把(式1-1)代入(式1-2)中得:φ = ∑(Yi - a0 - a1 Xi)2 (式1-3)当∑(Yi-Y计)平方最小时，可用函数φ 对a0、a1求偏导数，令这两个偏导数等于零。
最小二乘法在简单线性情况下的例子（C#源代码）
最⼩⼆乘法在简单线性情况下的例⼦（C#源代码）假如给定的实验数据点为（X i,Y i),其中i=0,1,...n,那么直线与数据点的偏差平⽅和为要使得取到极⼩值，则要求:，这两个式⼦是取得极⼩值的必要条件，具体运算的过程如下:对该式求解得到:以下就是我⽤C#做的源代码:public class LeastSquare{///<summary>/// To Draw Linear Least Square Fitting Curve///</summary>///<param name="g">The device on which to draw the curve</param>///<param name="lp">A list of point used to do the approximation</param>public static void LeastSquare2(Graphics g, List<PointF> lp){// Clear the client window with the white colorg.Clear(Color.White);// Move the drawing origin to the point(200,200)g.TranslateTransform(200, 200);// Use FillEllipse method to draw each point as an ellipseforeach (PointF p in lp){g.FillEllipse(Brushes.Red, new RectangleF(p.X - 5.0f, p.Y - 5.0f, 10.0f, 10.0f));}int i;float a, b, sumX, sumY2, sumY, sumXY;sumX = 0.0f;sumY2 = 0.0f;sumY = 0.0f;sumXY = 0.0f;// To calculate as per the description of the Mathematical Formularfor (i = 0; i < lp.Count; i++){sumY += lp[i].Y;sumY2 += lp[i].Y * lp[i].Y;sumX += lp[i].X;sumXY += lp[i].X * lp[i].Y;}// Deduct the coefficients required to do the approximation using the mathematical formulara = (lp.Count * sumXY - sumX * sumY) / (lp.Count * sumY2 - sumY * sumY);b = (sumY2 * sumX - sumY * sumXY) / (lp.Count * sumY2 - sumY * sumY);Pen newPen = new Pen(Color.Blue, 3.0f);g.DrawLine(newPen, new PointF(0, -b / a), new PointF(360, (360 - b) / a));}}下⾯则是调⽤上述代码的程序:private void linearToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e){// Declare a list of pointsList<PointF> lp = new List<PointF>();// PointF arrayPointF[] pf = new PointF[]{new PointF(0.0f,68.0f),new PointF(10.0f,73.1f),new PointF(20.0f,66.4f),new PointF(30.0f,70.6f),new PointF(40.0f,64.6f),new PointF(50.0f,68.8f),new PointF(60.0f,61.0f),new PointF(70.0f,65.8f),new PointF(80.0f,60.4f),new PointF(90.0f,61.0f)};// Using AddRange method of the list to add the pointf array to the end of the list lp.AddRange(pf);// Call the static metod LeastSquare2 of LeastSquare Class to proceedLeastSquare.LeastSquare2(this.CreateGraphics(), lp);}下⾯是本程序运⾏结果的屏幕截图(Screen Shot):⼤家如果有什么问题的话请给我留⾔吧。
关于布格重力异常计算及资料处理与反演和解释的报告
关于布格重力异常计算及资料处理与反演和解释的报告姓名：***班级：061084-27学号：**********指导老师：***日期：2011.4.14目录前言 (2)目的 (2)任务要求 (2)工作过程 (2)成果 (2)工作内容及步骤 (3)§1-布格重力异常计算 (3)§2-布格重力异常处理 (3)1.绘制平面等值线图 (3)2.异常处理（分离区域异常和局部异常） (6)§3-布格重力异常反演——特征点法反演 (11)§4-布格重力异常的解释 (13)评述与结论 (13)评述 (13)结论 (14)关于布格重力异常计算及资料处理与反演和解释的报告 前言目的：熟悉并掌握布格重力异常计算及资料处理与反演和解释 任务要求：根据在一个地区重力测量的结果，计算出布格重力异常，并根据异常进行资料处理和解释，并完成一份工作报告。
工作过程：(1)利用实测的相对重力值、相对高程值和X,Y 坐标值，计算各种校正（地形校正除外），纬度校正用 计算，自由空间（或高度）校正用计算，中间层校正用 计算，已知地表物质密度为2.50g/cm 3，起算点纬度为45°；(2)获得各点处的布格重力异常值后，绘出平面等值线图，等值线距为0.5mGal ；(3)根据异常（平面或剖面）特征，选用适当的方法进行处理（如压制干扰、消除区域场等）进行处理，并对处理效果进行描述； (4)将处理后的异常进行反演；(5)写出全部过程和所采用的处理与反演方法之应用理由。
成果：根据布格重力异常数据计算及资料处理与反演初步结果判断，该异常应由地区下一球体引起，球体埋深98.8m ，剩余质量t 6103.07⨯，球体中心在地面的投影点坐标为（248.8,248.8）m 。
):,()2sin(814.0mkX mGal X g ∆⋅-=ϕδϕ):,(3086.0m h mGal h g f ∆⋅=δ):/:,(0419.03m h cm g mGal h g ρρδσ∆⋅-=工作内容及步骤§1-布格重力异常计算用excel先算出各项校正（除地形校正外），需要注意的是在纬度校正中为测点到总基点间纬向距离，由于测点都位于总基点以北，故取正值；为总基点纬度即45°; 单位要划为km。
偏最小二乘法算法[最新]
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偏最小二乘法 1.1 基本原理偏最小二乘法（PLS ）是基于因子分析的多变量校正方法，其数学基础为主成分分析。
但它相对于主成分回归（PCR ）更进了一步，两者的区别在于PLS 法将浓度矩阵Y 和相应的量测响应矩阵X 同时进行主成分分解：X=TP+EY=UQ+F式中T 和U 分别为X 和Y 的得分矩阵，而P 和Q 分别为X 和Y 的载荷矩阵，E 和F 分别为运用偏最小二乘法去拟合矩阵X 和Y 时所引进的误差。
偏最小二乘法和主成分回归很相似，其差别在于用于描述变量Y 中因子的同时也用于描述变量X 。
为了实现这一点，数学中是以矩阵Y 的列去计算矩阵X 的因子。
同时，矩阵Y 的因子则由矩阵X 的列去预测。
分解得到的T 和U 矩阵分别是除去了大部分测量误差的响应和浓度的信息。
偏最小二乘法就是利用各列向量相互正交的特征响应矩阵T 和特征浓度矩阵U 进行回归：U=TB得到回归系数矩阵，又称关联矩阵B ：B=(T T T -1)T TU因此，偏最小二乘法的校正步骤包括对矩阵Y 和矩阵X 的主成分分解以及对关联矩阵B 的计算。
1.2主成分分析主成分分析的中心目的是将数据降维，以排除众多化学信息共存中相互重叠的信息。
他是将原变量进行转换，即把原变量的线性组合成几个新变量。
同时这些新变量要尽可能多的表征原变量的数据结构特征而不丢失信息。
新变量是一组正交的，即互不相关的变量。
这种新变量又称为主成分。
如何寻找主成分，在数学上讲，求数据矩阵的主成分就是求解该矩阵的特征值和特征矢量问题。
下面以多组分混合物的量测光谱来加以说明。
假设有n 个样本包含p 个组分，在m 个波长下测定其光谱数据，根据比尔定律和加和定理有：A n×m =C n×pB p×m如果混合物只有一种组分，则该光谱矢量与纯光谱矢量应该是方向一致，而大小不同。
换句话说，光谱A 表示在由p 个波长构成的p 维变量空间的一组点（n 个），而这一组点一定在一条通过坐标原点的直线上。
递推最小二乘法原理
递推最小二乘法原理递推最小二乘法（Recursive Least Squares, RLS）是一种经典的自适应滤波算法，广泛应用于信号处理、通信系统、控制系统等领域。
它通过不断地更新参数估计，实现对信号的实时跟踪和预测。
本文将介绍递推最小二乘法的原理及其应用。
首先，我们来了解一下最小二乘法（Least Squares, LS）的基本原理。
最小二乘法是一种常见的参数估计方法，它通过最小化观测数据的残差平方和来确定参数的估计值。
对于线性模型，最小二乘法的估计值可以通过求解正规方程或者利用矩阵运算来得到。
然而，在实际应用中，数据通常是逐步到达的，因此需要一种能够实时更新参数估计的方法，这就是递推最小二乘法。
递推最小二乘法的核心思想是利用递推的方式不断更新参数估计，以适应数据的动态变化。
在每次新的数据到达时，根据当前的参数估计和新的数据，通过一定的计算方法得到更新后的参数估计。
这样，参数估计可以随着时间的推移而不断优化，从而更好地适应信号的变化。
在递推最小二乘法中，通常会引入一个遗忘因子（ForgettingFactor），用于衰减历史数据的影响，使算法更加关注最近的数据。
遗忘因子的选择对于算法的性能有着重要的影响，合理的遗忘因子可以平衡对历史数据和最新数据的重视程度，从而提高参数估计的准确性和稳定性。
除了参数估计，递推最小二乘法还可以用于信号预测和滤波。
通过不断更新参数估计，可以实现对信号的实时跟踪和预测，从而在控制系统和通信系统中发挥重要作用。
在实际应用中，递推最小二乘法通常与自适应滤波器相结合，构成自适应滤波系统，用于抑制噪声、提取信号等。
总之，递推最小二乘法是一种重要的自适应参数估计方法，具有实时性强、适应性好的特点，适用于动态环境下的信号处理和控制。
通过不断更新参数估计，可以实现对信号的准确跟踪和预测，为实际应用提供了有力的支持。
在未来的研究和工程实践中，递推最小二乘法仍将发挥重要作用，为各种领域的应用提供有效的解决方案。
计算机软件的成本构成及估算方法
计算机软件的成本构成及估算方法计算机软件规模的划分标准：对于软件价值评估而言，软件规模的划分有实际意义的一个环节。
特别是对于采用成本法估算，软件规模大小是一个不可或缺的参数。
软件规模等级划分注：1K=1000；1M=1000000计算机软件的评估方法：A、运用成本法评估计算机软件的特点：①以工作量或程序语句行数为软件成本的度量，软件成本主要体现在人员工资上。
②国际上一般使用成本进行软件评估。
③计算机软件评估时，对于专用（即用户只有一个或若干个）软件以及虽属于通用软件但尚未投入生产、销售的，一般采用成本法。
④特别对于诸如自用型软件，不存在市场或市场容量少，难以通过销售软件使用许可权获得收益的情况，采用成本法较为可行。
另外，对于未开发完成软件，一般采用成本法进行评估也比较有说服力。
⑤适用于软件的整体转让、定价等经济行为。
⑥但是，成本法对于软件创造性价值考虑较少。
⑦软件维护成本较高，持续时间较长，各种软件都不相同，软件维护成本预测的准确性对软件价值影响较大。
⑧评估工作量大。
对于大型系统软件，一般可采用成本法进行评估。
当用于计算机软件产品定价，或者以计算机软件合资入股，确定计算机软件价值时，可以考虑采用成本法。
B、运用市场法评估计算机软件的特点：①存在着具有可比性的参照软件。
②价值影响因素明确，可以量化。
③用的较多的是功能类比法。
④多用于软件产品定价，软件整体价值评估等。
⑤其他软件的市场数据比较难采集，目前在我国可操作性不强。
⑥在市场数据比较公开化的前提下，工作量一般。
市场法一般用于计算机软件市场、技术市场和资产市场比较发达的国家和地区。
C、运用收益法评估计算机软件的特点：①资产与经营收益之间存在稳定的比例关系。
②未来收益可以预测。
③软件的收益期限较其他技术类产品短。
④收益额受软件技术水平、技术风险、市场前景等因素的影响与作用，因此，收益额预测的准确与否对软件评估值影响很大。
⑤对于已经生产并投放市场的诸如财务软件、人事工资管理软件等通用软件，具有市场容量的专业应用软件，以及对信息企业的价值评估，可采用收益法。
实验题目用正交多项式做小二乘曲线拟合
实验题目：用正交多项式做小二乘曲线拟合实验题目： 用正交多项式做最小二乘的曲线拟合 学生组号： 6 完成日期： 2011/11/27 1 实验目的针对给定数据的煤自燃监测数据中煤温与NO 22,之间的非线性关系，用正交多项式做最小二乘曲线拟合。
2 实验步骤2.1 算法原理设给定n+1个数据点：（yx kk,），k=0,1,···,n ，则根据这些节点作一个m 次的最小二乘拟合多项式pm（x ）=a+x a x a a mm x +++ (2)21=x a jmj j ∑=0①其中，m ≤n,一般远小于n.。
若要构造一组次数不超过ｍ的在给定点上正交的多项式函数系｛)(x Qj（ｊ＝０，１，．．．，ｍ）｝，则可以首先利用｛)(x Qj（ｊ＝０，１，．．．，ｍ）｝作为基函数作最小二乘曲线的拟合，即pm（x ）＝)(...)()(11x x x Qq Q q Q q mm+++ ②根据②式，其中的系数qj（ｊ＝０，１，．．．，ｍ）为∑∑===nk kjnk kjkjx Q x Q y q2)()(，ｊ＝０，１，．．．，ｍ ③将④代入③后展开就成一般的多项式。
构造给定点上的正交多项式)(x Qj（ｊ＝０，１，．．．，ｍ）的递推公式如下：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-=--=-==-+1,...,2,1),()()()()()(1)(11010m j x x x x x x x QQ Q Q Q j jj j j βαα ④其中αj＝dx x jk j=0，ｊ＝０，１，．．．，ｍ－１ ⑤βj＝dd j j1-，ｊ＝１，２，．．．，ｍ－１ ⑥∑==nk k jjx Q d2)(，ｊ＝０，１，．．．，ｍ－１ ⑦则实际计算过程中，根据⑤式逐步求出个正交多项式)(x Qj，并用公式④计算出q j，并将每次计算展开后累加到拟合多项式①中。
2.2 算法步骤用三个向量Ｂ,Ｔ,Ｓ,存放多项式)(1x Qj -，)(x Q j，)(1x Qj +的系数。
系统辨识—最小二乘法_3
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------系统辨识—最小二乘法最小二乘法参数辨识 1 引言系统辨识是根据系统的输入输出时间函数来确定描述系统行为的数学模型。
现代控制理论中的一个分支。
通过辨识建立数学模型的目的是估计表征系统行为的重要参数，建立一个能模仿真实系统行为的模型，用当前可测量的系统的输入和输出预测系统输出的未来演变，以及设计控制器。
对系统进行分析的主要问题是根据输入时间函数和系统的特性来确定输出信号。
对系统进行控制的主要问题是根据系统的特性设计控制输入，使输出满足预先规定的要求。
而系统辨识所研究的问题恰好是这些问题的逆问题。
通常，预先给定一个模型类={M}（即给定一类已知结构的模型），一类输入信号 u 和等价准则 J=L(y，yM)(一般情况下，J 是误差函数，是过程输出 y 和模型输出 yM 的一个泛函)；然后选择使误差函数J 达到最小的模型，作为辨识所要求的结果。
系统辨识包括两个方面：结构辨识和参数估计。
在实际的辨识过程中，随着使用的方法不同，结构辨识和参数估计这两个方面并不是截然分开的，而是可以交织在一起进行的。
2 系统辨识的目的在提出和解决一个辨识问题时，明确最终使1 / 17用模型的目的是至关重要的。
它对模型类（模型结构）、输入信号和等价准则的选择都有很大的影响。
通过辨识建立数学模型通常有四个目的。
①估计具有特定物理意义的参数有些表征系统行为的重要参数是难以直接测量的，例如在生理、生态、环境、经济等系统中就常有这种情况。
这就需要通过能观测到的输入输出数据，用辨识的方法去估计那些参数。
②仿真仿真的核心是要建立一个能模仿真实系统行为的模型。
用于系统分析的仿真模型要求能真实反映系统的特性。
正交多项式最小二乘法拟合
《MATLAB 程序设计实践》课程考核 一、编程实现以下科学计算算法，并举一例应用之。
（参考书籍《精通ＭＡＬＡＢ科学计算》，王正林等著，电子工业出版社，２００９年） “正交多项式最小二乘法拟合”正交多项式最小二乘法拟合原理正交多项式做最小二乘法拟合：不要求拟合函数y=f(x)经过所有点（x i ,y i )，而只要求在给定点x i 上残差δi=f(x i )-y i 按照某种标准达到最小，通常采用欧式范数||δ||2作为衡量标准。
这就是最小二乘法拟合。
根据作为给定节点x 0，x 1，…x m 及权函数ρ(x)>0,造出带权函数正交的多项式{P n （x ）}。
注意n ≤m,用递推公式表示P k （x ），即()()()()()()()01101111,,(1,2,,1)k k k k k P x P x x P x P x P x P x k n ααβ++-=⎧⎪=-⎨⎪=--=...-⎩ 这里的P k (x)是首项系数为1的k 次多项式，根据P k (x)的正交性，得()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()2i 012i 02i 0211i 10x ,,x ,0,1,1,x ,0,1,1,x mi k i k ki k mk k k i i k k mk k k i k k i k mk k k i i x P x xP x P x a P x P x P x xP P k n P P P x P P k n P P P x ρρρβρ=+==---=⎧⎪⎪==⎪⎪⎪==⋅⋅⋅-⎨⎪⎪===⋅⋅⋅-⎪⎪⎪⎩∑∑∑∑ 根据公式(1)和(2)逐步求P k （x ）的同时，相应计算系数()()()02()(),(0,1,n (,)()mi j i k i k i kmk k iki i x x x f P a k P P x x ρϕϕρϕ=====⋅⋅⋅,∑∑）并逐步把*k a P k （x ）累加到S （x ）中去，最后就可得到所求的拟合函数曲线 ***0011n n y=S x =a P x +a P x ++a P x ⋅⋅⋅（）（）（）（）.流程图（2）（1）M文件function [p] = mypolyfit(x,y,n)%定义mypolyfit为最小二乘拟合函数%P = POLYFIT(X,Y,N)以计算以下多项式系数%P(1)*X^N + P(2)*X^(N-1) +...+ P(N)*X + P(N+1). if ~isequal(size(x),size(y))error('MATLAB:polyfit:XYSizeMismatch',...'X and Y vectors must be the same size.')end%检验X Y维数是否匹配x = x(:);y = y(:);if nargout > 2mu = [mean(x); std(x)];x = (x - mu(1))/mu(2);end%利用范德蒙德矩阵构造方程组系数矩阵V(:,n+1) = ones(length(x),1,class(x));for j = n:-1:1V(:,j) = x.*V(:,j+1);end% 对矩阵进行QR分解以求得多项式系数值[Q,R] = qr(V,0);ws = warning('off','all');p = R\(Q'*y);warning(ws);if size(R,2) > size(R,1)warning('MATLAB:polyfit:PolyNotUnique', ...'Polynomial is not unique; degree >= number of data points.')elseif condest(R) > 1.0e10if nargout > 2warning('MATLAB:polyfit:RepeatedPoints', ...'Polynomial is badly conditioned. Remove repeated data points.') elsewarning('MATLAB:polyfit:RepeatedPointsOrRescale', ...['Polynomial is badly conditioned. Remove repeated data points\n'...' or try centering and scaling as described in HELP POLYFIT.']) endendr = y - V*p;p = p.'; % 将多项式系数默认为行向量.5、运行流程图过程：clearx =[ 0.5000 1.0000 1.5000 2.0000 2.5000 3.0000] y=[1.75 2.45 3.81 4.80 8.00 8.60]x1=0.5:0.05:3.0;p=mypolyfit(x,y,2)y1=p(3)+p(2)*x1+p(1)*x1.^2;plot(x,y,'*')hold onplot(x1,y1,'r')二、编程计算以下电路问题[例8-1-3]如图所示电路，已知R=5Ω，ωL=3Ω，C1ω=5Ω,Uc=100∠0,求I .R ,I .C ,I .和U .L ，U .S ，并画其相量图。
matlab-线性分类器的设计doc
线性分类器设计1 问题描述对“data1.m ”数据，分别采用感知机算法、最小平方误差算法、线性SVM 算法设计分类器，分别画出决策面，并比较性能。
（注意讨论算法中参数设置的影响。
）2 方法描述2.1 感知机算法线性分类器的第一个迭代算法是1956年由Frank Rosenblatt 提出的，即具有自学习能力的感知器（Perceptron ）神经网络模型，用来模拟动物或者人脑的感知和学习能力。
这个算法被提出后，受到了很大的关注。
感知器在神经网络发展的历史上占据着特殊的位置：它是第一个从算法上完整描述的神经网络，是一种具有分层神经网络结构、神经元之间有自适应权相连接的神经网络的一个基本网络。
感知器的学习过程是不断改变权向量的输入，更新结构中的可变参数，最后实现在有限次迭代之后的收敛。
感知器的基本模型结构如图1所示：图1 感知器基本模型其中，X 输入，Xi 表示的是第i 个输入；Y 表示输出；W 表示权向量；w0是阈值，f 是一个阶跃函数。
感知器实现样本的线性分类主要过程是：特征向量的元素x1，x2，……，xk 是网络的输入元素，每一个元素与相应的权wi 相乘。
，乘积相加后再与阈值w0相加，结果通过f 函数执行激活功能，f 为系统的激活函数。
因为f 是一个阶跃函数，故当自变量小于0时，f= -1；当自变量大于0时，f= 1。
这样，根据输出信号Y ，把相应的特征向量分到为两类。
然而，权向量w 并不是一个已知的参数，故感知器算法很重要的一个步骤即是寻找一个合理的决策超平面。
故设这个超平面为w ，满足：12*0,*0,T Tw x x w x x ωω>∀∈<∀∈ （1）引入一个代价函数，定义为：()**T x x YJ w w xδ∈=∑ （2）其中，Y 是权向量w 定义的超平面错误分类的训练向量的子集。
变量x δ定义为：当1x ω∈时，x δ= -1；当2x ω∈时，x δ= +1。
显然，J(w)≥0。
计算方法课件-第五章 曲线拟合的最小二乘法
max
1i N
( xi
)
yi
i 1
的大小来衡量拟合曲线的优劣。均方误差和最大偏差
较小的拟合曲线为较优的拟合曲线。
2.在解决实际问题时，有时通过观察选择多个函数类
型进行计算、分析、比较，最终获得较好的数学模型； 有时把经验公式作为数学模型，只是用最小二乘法来 确定公式中的待定常数。
Remark 3.当拟合曲线(x)中的待定常数是线性形式时，可直
值点。
问题：二次函数Q＝f(x1,x2,…,xn)是否存在最小值？
若最小值存在，如何求出该最小值点？
2.最小二乘解的存在唯一性
引理1：设n元实函数f(x1,x2,…,xn)在点P0(a1,a2,…,an)
的某个邻域内连续，且有一阶及二阶连续的偏导数，如
果 (1) (2)矩阵
f
0
(k 1,2,, n)
(m , 1 )
(0,m ) c0 (0, b)
(1,m
)
c1
(1,
b)
(m
,m
)
cm
(m
,
b)
n
(k ,j ) k (xi )j (xi ), i0
n
(k ,b) k (xi )yi i0
Remark
1.同一问题可以有不同的拟合曲线，通常根据均方误
差 N [ (xi 和) 最yi大]2 偏差
c00
(
x1
)
c11
(
x1
)
c00 (xn ) c11(xn )
cmm (x0 ) y0 cmm (x1) y1
cmm (xn ) yn
明显该方程组无解，是矛盾方程组，可以寻 求其在最小二乘意义下的解。对应的正规方程 组为
系统辨识最小二乘法
课 程 设 计 报 告学 院： 自动化学院 专业名称： 自动化 学生姓名： ** 指导教师： *** 时 间：2010年7月课程设计任务书一、设计内容SISO 系统的差分方程为：)()2()1()2()1()(2121k k u b k u b k z a k z a k z υ+-+-=-+-+参数取真值为：[]0.35 0.39 0.715 1.642=T θ，利用MATLAB 的M 语言辨识系统中的未知参数1a 、2a 、1b 、2b 。
二、主要技术要求用参数的真值及差分方程求出)(k z 作为测量值，)(k υ是均值为0，方差为0.1、0.5和0.01的不相关随机序列。
选取一种最小二乘算法利用MATLAB 的M 语言辨识参数。
三、进度要求2周（6月28日-7月11日）完成设计任务，撰写设计报告3000字以上，应包含设计过程、 计算结果、 图表等内容。
具体进度安排：◆ 6月28日，选好题目，查阅系统辨识相关最小二乘法原理的资料。
◆ 6月29日，掌握最小二乘原理，用MATLAB 编程实现最小二乘一次完成算法。
◆ 6月30日，掌握以最小二乘算法为基础的广义最小二乘递推算法。
◆ 7月1日，用MATLAB 编程实现广义最小二乘递推算法。
◆ 7月2日，针对题目要求进行参数辨识，并记录观察相关数据。
◆ 7月3日-7月5日，对参数辨识结果进行分析，找出存在的问题，提出改进方案，验证改进优化结果。
◆ 7月6日-7月7日，撰写课程设计报告。
◆ 7月8日，对课程设计报告进行校对。
◆ 7月9日，打印出报告上交。
学 生王景 指导教师 邢小军1. 设计内容设SISO 系统的差分方程为：)()2()1()2()1()(2121k k u b k u b k z a k z a k z υ+-+-=-+-+ 式（1-1）参数取真值为：[]0.35 0.39 0.715 1.642=Tθ，利用MATLAB 的M 语言辨识系统中的未知参数1a 、2a 、1b 、2b 。
最小二乘法原理
三、最小二乘法最小二乘法是根据最小二乘准则，利用样本数据估计回归方程的一种方法。
（一）残差设是被解释变量的第次样本观测值，是相应的第次样本估计值。
将与之间的偏差记作称为第次样本观测值的残差。
（二）最小二乘准则使全部样本观测值的残差平方和达到最小，即来确定未知参数估计量的准则，称为最小二乘准则。
（三）最小二乘估计量未知参数的最小二乘估计量的计算公式为最小二乘估计量的推导设残差平方和其中它是阶残差列向量。
为了得到最小二乘估计量，我们对上式进行极小化移项后，得正规方程组根据基本假定5.，存在，用左乘正规方程组两边，得的最小二乘估计量式（四）的无偏估计量随机误差项的方差的无偏估计量为称作回归估计的均方误差，而称作回归估计的标准误差。
（五）的方差其中，，于是每个的方差为，而是矩阵对角线上对应的第个元素，。
（六）方差的估计量方差的估计量为则每个方差的估计量为，标准差的估计量为，四、拟合优度检验拟合优度检验是样本回归方程对样本观测值拟合程度的检验。
（一）总离差平方和的分解公式其中—总离差平方和，—回归平方和，—残差平方和。
于是，可以将平方和的分解公式写成离差形式（二）多元样本决定系数1.多元样本决定系数所谓多元样本决定系数，也称多元样本判定系数或多元样本可决系数，是指被解释变量中的变异性能被样本回归方程解释的比例，即2. 修正的样本决定系数与有如下关系：在样本容量一定的情形下，可以看出有性质：(1)，；（2）可能出现负值。
例如，，，时，。
显然负的拟合优度没有任何意义，在这种情形时，我们取。
（三）三个平方和的计算公式于是有因为，所以。
作为度量回归值对样本观测值拟合优度的指标，显然的数值越大越好。
的数值越接近于1，表示中的变异性能被估计的回归方程解释的部分越多，估计的回归方程对样本观测值就拟合的越好；反之，的数值越接近于0，表示中的变异性能被估计的回归方程解释的部分越少，估计的回归方程对样本观测值就拟合的越差。
五、检验检验是对回归方程总体显著性的检验，就是从总体上检验解释变量对被解释变量是否有显著影响的一种统计检验方法。
张正友标定法示例（含源代码）
张正友标定法⽰例（含源代码）
博主在博客园的第⼀篇博客，以著名的张⼤⽜标定法开始吧！
具体标定原理就不详细说了，资料数不胜数，重点看张正友的原著《A Flexible New Technique for Camera Calibration》，搞明⽩这篇⽂章就⾜够了。
好了，现在主要说⼀下标定过程，并附上博主⾃⼰调⽤Opencv接⼝编写的代码。
1.拍摄棋盘格图⽚，8幅左右合适，⽂献⾥说n=8时，最⼩⼆乘法计算内参有稳定解。
所以我就拍了9幅。
2. 读取棋盘格图像，提取⾓点（注意：都是内⾓点）。
为了提⾼⾓点提取精度，进⼀步进⾏亚像素⾓点的提取，附上亚像素⾓点提取后的棋盘格图像。
3. 开始摄像机标定，opencv1.0 2.0版只有⼀种摄像机标定模型，就是普通的⼩孔成像模型，在cv：：空间下。
⽽从opencv3.0开始，新增了⼀种鱼眼相机标定模型，在fisheye::空间下。
两种模型的主要区别在于像与物的投影关系不同，具体的⽂献资料依然是数不胜数，这⾥就不赘述。
根据opencv官⽅⽂档的建议，在畸变程度较⼤的⼴⾓镜头（⽐如：鱼眼镜头）上进⾏摄像机标定和畸变校正，最好是⽤fisheye模型，该模型在图像边缘畸变程度很⼤的地⽅⽐普通相机模型的效果要好。
4. 对标定结果进⾏评价
5.保存标定结果，写⼊txt⽂件，主要是内参（归⼀化焦距,fx,fy; 光⼼坐标cx,cy；以及畸变系数k1,k2k3...）
好了，主要过程介绍完了，附上我放在码云上的源代码连接：。
最小二乘法实验报告
最小二乘法实验报告【实验目的】：观察最小二乘多项式的数值不稳定现象【实验内容】：1 在[-1,1]区间上取n=20个等距节点，计算出以相应节点上x e 的值做为数据样本，以21,,,,l x x x 为基函数作出3,5,7,9,11,13,15l =次的最小二乘多项式，画出2ln(())cond A ～l 之间的曲线，其中A 是确定最小二乘多项式的系数矩阵。
计算出不同阶最小二乘多项式给出的最小误差21()(())niii l y x y σ==-∑2 在[-1,1]区间上取n=20个等距节点，计算出以相应节点上x e 的值做为数据样本，以121,(),(),()l p x p x p x 为基函数作出3,5,7,9,11,13,15l =次的最小二乘多项式，其中，()i p x 是勒让德多项式。
画出2ln(())cond A ～l 之间的曲线，其中A 是确定最小二乘多项式的系数矩阵。
计算出不同阶最小二乘多项式给出的最小误差21()(())niii l y x y σ==-∑，把结果与1比较【实验步骤及结果】：在[-1,1]区间上取n=20个等距节点，步长h=2/19，计算出以相应节点上xe 的值做为数据样本，数据如表格1。
表格 1 数据样本值（1）以21,,,,lx x x 为基函数拟合x e在matlab 中编写函数lsmex （x, y, l ）,生成最小二乘法的系数矩阵A 、右端向量d ，求出系数a =[a 0,a 1,a 2,…,a l ]T =A −1d ，得不同阶数下的最小二乘多项式y l x = a i x ll i =0=a T X ，其中，X =[1,x ,x 2,…,x l ]T 。
计算系数a 的结果如下：①l=3，a=0.9955489867169420.9975790016896890.5403514958744690.176998749075551②l=5，a=1.0000385524900931.0000200232735780.4992468083082510.1664971114258690.0437538102273870.008681888224899③l=7，a=0.9999998328590330.9999999168306320.5000057659443580.1666678539174880.0416364317252140.0083288507266840.0014385132646550.000204569079642④l=9，a=1.0000000004096801.0000000001936090.4999999775598710.1666666623932540.0416668593915860.0083333592774580.0013883192520920.0001983493275470.0000254781225020.000002822438546⑤l=11，a=1.0000000000087061.0000000000027290.5000000000509660.1666666666715170.0416666660046380.0083333331858740.0013888917549870.0001984115224330.0000247953487620.0000027562491600.0000002815437980.000000025378540 ⑥ l=13，a = 0.999999999770700 0.999999998584826 0.500000000002793 0.166666666744277 0.041666666993633 0.008333334699273 0.001388894421398 0.000198394060135 0.000024799884896 0.000002682209015 0.000000272755242 0.000000014901161 0.000000003426662 0 ⑦ l=15，a = 1.000000006592917 1.000000012805685 0.500000000015796 0.166666664183140 0.041666662936834 0.008333325386047 0.0013888428039190.0001977682113650.000025072928111 0.000001430511475 0.000000863215519 0.000001907348633 0.000000217004981 -0.000002384185791 0.0000000115726380.000000238418579计算出不同阶最小二乘多项式的误差并比较得到最小误差，最后计算cond (A )2，绘出2ln(())cond A ～l 之间的曲线如图1，拟合误差与阶数的关系曲线如图2。
基于Matlab语言的电力系统最小二乘法状态估计
基于Matlab语言的电力系统最小二乘法状态估计编号：审定成绩：重庆邮电大学毕业设计（论文）设计（论文）题目：基于Matlab语言的电力系统最小二乘状态估计算法学院名称：学生姓名：专业：班级：学号：指导教师：答辩组负责人：填表时间：二〇一六年六月重庆邮电大学教务处制摘要随着电力系统的迅速发展，电力系统的结构和运行方式日趋复杂，电力系统调度中心的自动化水平正快速发展。
现代化的调度系统要求能迅速、准确而全面的掌握电力系统的实际运行状态，预测和分析系统的运行趋势，对运行中发生的各种问题提出对策，并提供下一步的运行对策。
从而保证电力系统运行的安全性和经济性。
目前，各级电网自动化系统已具备电网分析的高级功能。
在这些电网高层应用软件中，状态估计起着非常重要的作用，它可以提供更加丰富、准确合理的数据，为其它应用提供可靠的数据。
电力系统状态估计的内容包括：网络拓扑分析、网络可观测性分析、状态估计、状态估计潮流、不良数据检测和辨识等。
本文对状态估计算法进行了研究，采用最小二乘法进行状态估计计算，并结合IEEE标准算例进行了仿真分析，计算结果合理正确，表明该程序具有很好的实用性。
【关键词】电力系统、状态估计、最小二乘法前言随着电力系统的迅速发展，电力系统的结构和运行方式日趋复杂，电力系统调度中心的自动化水平也需要逐步由低级向高级发展。
现代化的调度系统要求能迅速、准确而全面地掌握电力系统的实际运行状态，预测和分析系统的运行趋势，对运行中发生的各种问题提出对策，并要提供下一步的决策。
从而保证电力系统运行的安全性和经济性。
在现代的调度系统中，计算机已经成为最重要的一环。
计算机的高级自动化功能主要体现在它所具备的程序的功能。
高级在线应用程序的特点是要对大量实时数据进行处理与分析，以确定电力系统的安全与经济运行状况，因此保证电力系统实时数据的质量是进一步提高计算机在线应用水平的关键。
为了建立可靠而完整的实时数据库，通常有两种途径：从硬件的途径可以增加量测设备和运动设备，并提高其精度、速度与可靠性；从软件的途径，可以采用现代的状态估计技术，对数据进行实时处理。
数值分析大作业曲线拟合的最小二乘法
数值分析上机作业实验报告专业：建筑与土木工程姓名：学号：联系电话：课题四 曲线拟合的最小二乘法一、问题提出从随机的数据中找出其规律性，给出其近似表达式的问题，在生产实践和科学实验中大量存在，通常利用数据的最小二乘法求得拟合曲线。
在某冶炼过程中，根据统计数据的含碳量与时间关系，试求含碳量 y 与时间t 的拟合曲线。
二、要求1 、用最小二乘法进行曲线拟合；2 、近似解析表达式为()t ϕ=a 1t+a 2t 2+a 3t 33 、打印出拟合函数()t ϕ，并打印出()tj ϕ与()y tj 的误差，j=1,2...，12：4 、另外选取一个近似表达式，尝试拟合效果的比较；5 、* 绘制出曲线拟合图﹡。
三、目的和意义1 、掌握曲线拟合的最小二乘法；2 、最小二乘法亦可用于解超定线代数方程组；3 、探索拟合函数的选择与拟合精度间的关系。
四、实验结果：1.用最小二乘法做出的曲线拟合为三次多项式a1= -0.0052 ，a2= 0.2634 ，a3= 0.0178。
()tϕ= (-0.0052) t+ (0.2634) t2 + (0.0178) t3三次多项式的误差平方和=0.2583。
图形为：图形上红线表示拟合曲线，*表示实验所给的点。
源代码为：x=[0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55];y=[0,1.27,2.16,2.86,3.44,3.87,4.15,4.37,4.51,4.58,4.02,4.64]; a1=polyfit(x,y,3) %三次多项式拟合%b1= polyval(a1,x)r1= sum((y-b1).^2) %三次多项式误差平方和%plot(x,y,'*') %用*画出x,y图像%hold onplot(x,b1, 'r') %用红色线画出x,b1图像%（说明本程序调用了MATLAB中的函数polyfit、polyval、plot）2.另外选取几个近似表达式：主要选取6次、9次和12次的拟合表达式。
最小二乘法递推最小二乘法C语言源程序
cout << a[i1][i2] <<'\t'; } cout << endl; } } /*原矩阵的转置*/ void inline Tf(void) { b = new double *[col]; for(i = 0;i < col; i++) b[i] = new double[row]; for(i1 = 0; i1 < col; i1++) for(i2 = 0; i2 < row; i2++) b[i1][i2]=a[i2][i1]; } /*原矩阵的转置与原矩阵相乘*/ void mutply(double **x,double **y) { double *p1 = *x; double *p2 = *y; c = new double *[col]; for(i = 0;i < col; i++) c[i] = new double[col]; for(i1 = 0; i1 < col; i1++) for(i2 = 0; i2 < col; i2++) { c[i1][i2] = 0; p1 = &x[i1][0]; p2 = &y[i2][0]; for(int i3 = 0; i3 < row; i3++) { c[i1][i2] += (*p1)*(*p2); p1++; p2++; } } } /*显示*/ void display(double **x,int row1,int col1) {
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printf("\n\n");
return 0;
}
b[i]=b[i]-a[i][k]*b[k];
for(j=k+1;j<=n+1;j++)
a[i][j]=a[i][j]-a[i][k]*a[k][j];
}
}
k=k+1;
}
for(k=n+1;k>=1;k--)
{
s=0;
for(l=k+1;l<=n+1;l++)
s=s+a[k][l]*b[l];
b[k]=(b[k]-s)/a[k][k];
实验二
#include "stdio.h"
float gs(float a[20][20],float b[20],int n )
{
int i,j,k,l;
float s;
k=1;
while(k!=n+1)
{
if(a[k][k]!=0)
{
for(i=k+1;i<=n+1;i++)
{
a[i][k]=a[i][k]/a[k][k];
}
retur
float a[20][20]={0.0};//定义a矩阵
float c[20][20];//定义c矩阵
float ct[20][20];//定义ct矩阵
float x[20];//定义数组用于存放x的数据
float y[20];//定义数组用于存放y的数据
//求C[][]
for(j=2;j<=n+1;j++)
for(i=1;i<=m;i++)
c[i][j]=x[i]*c[i][j-1];
//输出C[][]
printf("C矩阵如下：\n");
for(i=1;i<=m;i++)
for(j=1;j<=n+1;j++)
{
printf("%f ",c[i][j]);
for(i=1;i<=m;i++)
scanf("%f",&x[i]);
printf("输入y的测试数据%d个:\n",m);//输入y的测试数据m个
for(i=1;i<=m;i++)
scanf("%f",&y[i]);
for(i=1;i<=m;i++)//c矩阵第一列赋值为1
c[i][1]=1.0;
{
printf("%f ",ct[i][j]);
if(j==m)
printf("\n");
}
//求a[][]
for(i=1;i<=n+1;i++)
for(j=1;j<=n+1;j++)
for(k=1;k<=m;k++)
a[i][j]+=ct[i][k]*c[k][j];
//输出a[][]
printf("a矩阵如下：\n");
printf("b矩阵如下：\n");
for(i=1;i<=n+1;i++)
printf("%f ",b[i]);
gs(a,b,n);//调用高斯函数求方程组的解
printf("\n\n");
printf("输出求得的函数的系数为:\n");
for(i=1;i<=n+1;i++)//输出求得的函数的系数
if(j==n+1)
printf("\n");
}
//求c的转置矩阵CT[][]
for(i=1;i<=m;i++)
for(j=1;j<=n+1;j++)
ct[j][i]=c[i][j];
//输出CT[][]
printf("CT矩阵如下：\n");
for(i=1;i<=n+1;i++)
for(j=1;j<=m;j++)
float b[20]={0.0};//定义b矩阵
int i,j,k,m,n;
printf("输入所求函数的最高次数n:\n");//输入n（求线性的函数输入1。。）
scanf("%d",&n);
printf("输入测试数据的组数m:\n");//输入测试数据的组数
scanf("%d",&m);
printf("输入x的测试数据%d个:\n",m);//输入x的测试数据m个
for(i=1;i<=n+1;i++)
for(j=1;j<=n+1;j++)
{
printf("%f ",a[i][j]);
if(j==n+1)
printf("\n");
}
//求b[]
for(i=1;i<=n+1;i++)
for(k=1;k<=m;k++)
b[i]+=ct[i][k]*y[k];
//输出b[]