开源数学库，包含了.NET平台上的面向对象数字计算的基础类。类似 NMath ，但 NMath 是收费的。 https://blog.csdn.net/zyyujq/article/details/123215130 Combinatorics 排列组合相关功能 ComplexExtensions 对System.Numerics类中复数相关功能的扩展 Constants 数学中常用的一些常数。 ContourIntegrate 对库的参数进行配置。 Differentiate 导数，对函数求一阶导数和二阶导数等。 Distance 各种类型的距离计算。 Euclid 整数数论。 Evaluate 多项式评价函数，类似于Matlab中Polyval。 ExcelFunctions excel 常用的函数，仅作为从excel转移到MathNet的过渡，不推荐正式使用。 FindMinimum 极小值迭代器。 FindRoots 方程求根。 Fit 使用最小二乘算法拟合数据。支持直线、多项式、指数等多种函数拟合。 Generate 生成器：斐波那契数列、线性数组、正态分布等。

建立了多模型共识偏最小二乘（cPLS）建模方法，并应用于烟草样品近红外（NIR）光谱与常规成分氯含量之间的建模研究，探讨了建模参数对预测结果的影响。结果表明，cPLS方法与传统的偏最小二乘算法（PLS）相比，所建模型更稳定可靠，预测结果也可得到了明显改善。

最小二乘法拟合一元四次方程程序(VB6.0代码编写) 本程序是采用最小二乘法拟合，得出方程的五个系数，本人还有直线拟合程序、一元三次方程拟合程序。等。其中直线拟合和一元三次 方程拟合还可以显示曲线，坐标轴等 一元四次拟合方程程序是,通过最小二乘法，四次拟合，准确算出一元四次方程的系数。 通过最小二乘法，三次拟合，生成准确的性能图线，对VB开发者将是不可多得的源代码。 注意：文件夹中有"载入数据.txt" QQ223857666勾月

最小二乘法是常用的曲线拟合方法。 但是对于一些特殊的函数，由于全局逼近，传统的最小二乘法很难得到足够的精度。 移动最小二乘（MLS）可以通过局部逼近拟合任何可微函数。 在这里分享MLS2D包，尽情享受吧！

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永磁同步电机递推最小二乘法电机参数(电阻、电感、磁链、转动惯量和阻尼系数)辨识Simulink仿真模型，最小二乘法原理及参数辨识表示说明文档： 永磁同步电机参数辨识+最小二乘原理：https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/136848807

重要参考文献 电机参数辨识在电机控制领域中具有重要的意义，其精度和可靠性直接影响到电机系统的控制效果和稳定性。电机参数辨识的基本原理是通过测量电机的输入电流、输出转速和负载转矩等数据，从中推断出电机的参数值，例如电阻、电感、磁阻等。 电机参数辨识的方法可以分为离线参数辨识和在线参数辨识两种。离线参数辨识是在电机运行之前，通过实验手段采集电机的相关数据，然后对采集到的数据进行处理，从而得到电机的参数值。这种方法虽然能够为控制系统提供电机初始参数值，但是无法跟踪电机在线运行中的参数变化。相对而言，在线参数辨识能够实时跟踪电机参数变化，一旦电机参数发生变化，系统会自动根据相关算法调整控制器的参数，从而提高调速系统的控制性能。 在电机参数辨识过程中，需要建立电机的数学模型，对电机的电路运动学方程进行数学描述。然后，通过实验手段采集电机的相关数据，包括电机的输入电流、输出转速和负载转矩等参数。最后，利用相关算法对采集到的数据进行处理，从而得到电机的参数值。 常见的电机参数辨识方法包括最小二乘法、扩展卡尔曼滤波法、模型参数自适应法以及其他一些智能辨识算法，如神经网络、遗传优化算法等。这些算法各有特点，可以根据具体的应用场景和需求选择合适的算法进行电机参数辨识。 总之，电机参数辨识是电机控制系统中的关键环节，通过准确的参数辨识可以提高电机系统的控制性能和稳定性。随着控制算法和处理器技术的不断发展，电机参数辨识技术将会在更广泛的应用领域中发挥重要作用。

网上搜集的最小二乘法曲线拟合演示程序，和对任意若干点进行曲线拟合，可选择拟合多项式次数 网上搜集的最小二乘法曲线拟合演示程序，和对任意若干点进行曲线拟合，可选择拟合多项式次数

圆柱拟合步骤主要包括两步: 一是确定柱面模型参数初始值; 二是建立误差方程式求解参数值。本文算法结合主成分分析法与线性最小二乘法，确定圆柱轴线向量( a，b，c) 、圆柱轴线上一点( x1，y1，z1) 、圆柱底圆半径r 这七个柱面模型参数初始值，再建立改进误差方程式，求解参数。

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