数据曲线拟合,the fitting curve of data
1)the fitting curve of data数据曲线拟合
英文短句/例句
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2.Fitting Conic to Scattered Data in a Plane平面上散乱数据点的二次曲线拟合
3.Analysis of Curve Fitting of LabVIEW Experimental Data基于LabVIEW实验数据的曲线拟合与分析
4.Experimental Data Processed by Linear Regress and Nonlinear Curve Regress Using Software of Origin;用Origin软件的线性拟合和非线性曲线拟合功能处理实验数据
5.a method of fitting a curve to data points so as to minimize the sum of the squares of the distances of the points from the curve.以曲线拟合数据点,使曲线与点的距离之平方和成最小值的方法。
6.Using Johnson Curves to Control Non-normal Process用约翰逊曲线拟合非正态过程数据的质量控制
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10.Curve Fitting of Random Data Pionts Based on Gived Contour and Application基于给定轮廓线的散乱数据点的曲线拟合方法及其应用
11.Automatic Data Acquisition and Curve Fitting in Mechanical Property Test of Materials材料力学性能测试中的数据自动采集与曲线拟合
12.Integrative Process of Computer for Data Collection and Fitting on Characteristic Curves of Hydraulic Turbine;水轮机特性曲线数据计算机一体化采集拟合与选型
13.Data interpolating and curve fitting for standard lamps of spectral irradiance光谱辐射照度标准灯的数据插值与曲线拟合方法研究
14.Returns an array of values that describes an exponential curve calculated in regression analysis to fit your data返回一指数回归拟合曲线方程的参数
15.Numerical simulation of characteristic curves of hydraulic turbine based on principal curves基于主曲线方法的水轮机特性曲线的数值拟合
16.In CAD system, parametric curves and surfaces are usually applied to interpolate, approximate and fit the giving data.在CAD系统中,经常用参数曲线曲面来插值、逼近、拟合测量得到的数据点。
17.Method to Fitting Data Clouds Using Loop Subdivision Surface用Loop细分曲面拟合点云数据的方法
18.Hierarchical moving curved fitting filtering method based on LIDAR data多级移动曲面拟合LIDAR数据滤波算法
相关短句/例句
data-plot match point数据曲线拟合点
3)curve fitting compaction曲线拟合精简数据法
4)exponential curve fitting指数曲线拟合
5)logarithmic curve fitting对数曲线拟合
6)exponential curve of fit拟合指数曲线
延伸阅读
曲线拟合曲线拟合curvefitting用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组所表示的坐标之间的函数关系的一种数据处理方法。用解析表达式逼近离散数据的一种方法。在科学实验或社会活动中，通过实验或观测得到量x与y的一组数据对(xi，yi)（i＝1，2，…m），其中各xi是彼此不同的。人们希望用一类与数据的背景材料规律相适应的解析表达式，y＝f(x，c）来反映量x与y之间的依赖关系，即在一定意义下“最佳”地逼近或拟合已知数据。f(x，c)常称作拟合模型，式中c＝(c1，c2，…cn)是一些待定参数。当c在f中线性出现时，称为线性模型，否则称为非线性模型。有许多衡量拟合优度的标准，最常用的一种做法是选择参数c使得拟合模型与实际观测值在各点的残差(或离差)ek＝yk－f(xk，c)的加权平方和达到最小，此时所求曲线称作在加权最小二乘意义下对数据的拟合曲线。有许多求解拟合曲线的成功方法，对于线性模型一般通过建立和求解方程组来确定参数，从而求得拟合曲线。至于非线性模型，则要借助求解非线性方程组或用最优化方法求得所需参数才能得到拟合曲线，有时称之为非线性最小二乘拟合。
