数值拟合
-
MATLAB插值与拟合算法实现及性能分析系统
本项目实现拉格朗日插值、分段线性插值和三次样条插值算法，支持动态节点调整与可视化对比；集成线性最小二乘拟合功能，提供实际案例的性能分析演示。 -
粒子群算法驱动的样本拟合与全局最值寻优系统
本项目旨在通过结合数据建模技术与启发式搜索算法，解决离散采样数据背景下的最值寻优挑战。系统主要分为两个核心阶段：第一阶段为样本再拟合，利用MATLAB的曲线拟合工具箱或数值计算方法（如三次样条插值、多项式回归或径向基函数拟合），根据已有的离散实验样本点构建连续的待优化目标函数，将零散的数据转化为具备解析形式或黑盒结构的数学模型。第二阶段为粒子群算法（PSO）最值搜索，系统初始化一个随机分布的粒子种群，每个粒子代表拟合函数解空间内的一个潜在最优位置。通过不断迭代更新粒子速度与位置，并动态调整惯性权重和学习因 -
基于盒计数法与闵可夫斯基法的3D分形维数计算程序
本项目基于MATLAB平台开发，专门用于定量评估三维复杂几何结构的自相似性和空间填充能力。程序核心集成了两种主流的分形计算方法：Box-counting（盒计数法）与Minkowski Method（闵可夫斯基法）。 Box-counting算法通过对目标三维空间进行多尺度网格划分，统计包含目标物体的非空盒子数量，通过建立盒子尺寸倒数的对数与盒子数量对数之间的线性回归模型，计算其斜率提取容量维数。 Minkowski方法则基于形态学膨胀理论，通过改变球形或立方体结构元素的半径对目标进行重构，通过测量不同半 -
基于RBF径向基函数的散乱数据插值与数值拟合系统
本系统是一个完整的MATLAB开发平台，旨在通过径向基函数（Radial Basis Functions, RBF）实现高精度的非线性函数逼近与多维散乱数据插值。其核心功能包括基础算法包，内置了高斯函数、多二次函数（Multiquadric）、逆多二次函数等多种主流核函数，允许用户调节形状参数以适应不同的数据分布特征。系统集成了高效的权重训练机制，通过矩阵运算求解线性方程组，能够快速确定各基函数的权重系数，并支持正则化处理以增强面对噪声数据时的鲁棒性。为方便用户上手，项目附带了典型的应用实例，涵盖了一维非
