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紅袖節(jié)新蟲(chóng) (初入文壇)
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[求助]
LM算法 擬合問(wèn)題 已有1人參與
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本人 Matlab 新手一枚,在用 LM 算法進(jìn)行擬合時(shí)出現(xiàn) No solution found. lsqcurvefit stopped because the problem appears to be locally singular. <stopping criteria details> lsqcurvefit stopped because the regularization parameter, 1.000000e+016, exceeds 1e16. 請(qǐng)問(wèn)這樣得到的擬合結(jié)果是不是沒(méi)有可信度,怎樣解決。非常感謝 ~~ |
木蟲(chóng) (知名作家)
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你用的是最小二乘曲線(xiàn)擬合,按說(shuō)默認(rèn)算法應(yīng)該是信賴(lài)域反射,你改成LM了嗎?如果改了,那正則化參數(shù)是用來(lái)增強(qiáng)海塞矩陣對(duì)角元,使迭代步介于線(xiàn)性收斂和二階收斂之間,又稱(chēng)超線(xiàn)性收斂。正則化參數(shù)太小,取得是牛頓步,容易奇異。你的結(jié)果顯示在當(dāng)前初始猜測(cè)時(shí)算法不收斂,沒(méi)有找到解。換個(gè)初始猜測(cè)試試。另外,為什么你們都喜歡自作聰明地改用LM算法呢?默認(rèn)的信賴(lài)域本身是比LM更穩(wěn)。撎ビ贚M)的優(yōu)化算法。 [ 發(fā)自手機(jī)版 http://www.gaoyang168.com/3g ] |
新蟲(chóng) (初入文壇)
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1、正規(guī)化參數(shù)是單位矩陣的系數(shù)嗎,如果是,那結(jié)果顯示說(shuō)正規(guī)化參數(shù)超出10^16,應(yīng)該是太大,那應(yīng)該不是取得高斯-牛頓法,應(yīng)該是steepest descent direction;2、本來(lái)這個(gè)程序就是仿真程序,初始猜測(cè)就是自己在標(biāo)準(zhǔn)值上給你誤差,換初始猜測(cè)感覺(jué)有很大的隨機(jī)性; 3、課題組一直在用LM 進(jìn)行相關(guān)的擬合,我會(huì)試一試你說(shuō)的信賴(lài)域法; 謝謝! 希望你能繼續(xù)解答。 |
木蟲(chóng) (知名作家)
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你可以調(diào)用命令查看你現(xiàn)在用的算法,具體你help一下lsqcurvefit這個(gè)函數(shù)就知道了,正則化參數(shù)過(guò)大不收斂的話(huà)就是懲罰項(xiàng)太大了,比原函數(shù)比重還大好多。猜測(cè)兩種可能,一是初始猜測(cè)就是極小值,二是目標(biāo)函數(shù)在初始猜測(cè)附近非凸?傊是要換初始猜測(cè),你的理由只能用來(lái)檢驗(yàn)擬合模型的魯棒性。 [ 發(fā)自手機(jī)版 http://www.gaoyang168.com/3g ] |
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木蟲(chóng) (知名作家)
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