[求助]利用L-M最小二乘法优化参数的问题
建立m文件function f=test_E(param,Ri,hi)
hi=;
f=;]
运行
f=;
hi=;
Ri=;
param0=;
options=optimset('LevenbergMarquardt','on');
param=lsqcurvefit(@test_E,param0,Ri,hi,f)
结果显示
>> Warning: Length of lower bounds is > length(x); ignoring extra bounds
> In C:\MATLAB6p5\toolbox\optim\private\checkbounds.m at line 26
In C:\MATLAB6p5\toolbox\optim\private\lsqncommon.m at line 32
In C:\MATLAB6p5\toolbox\optim\lsqcurvefit.m at line 129
In C:\MATLAB6p5\work\cos_10.m at line 18
Maximum number of function evaluations exceeded;
increase options.MaxFunEvals
param =
5.3383 3.5916721.8995 4.5060 4.5170
而实际的param=
这也相差太大了吧！！哪位有时间给看一下啊 ？？
[ 本帖最后由 支承点 于 2007-5-25 09:40 编辑 ]
求导
见到你也用L-M最小二乘法优化算法我太兴奋了，我最近一直在网上寻求帮助，但是一直也没有结果。我也是做图像处理的，也要用到这个算法。有一个问题我一直想不明白，就是那个hessian矩阵是怎么求出来的？对离散数据求二阶导数怎么求？问题有点幼稚。非常感谢。
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