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该取什么名呢铁虫 (小有名气)
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三相图中的曲线如何拟合
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| 利用origin 画出一条多点曲线，怎么拟合这条曲线，如果origin不能拟合（最好是用origin），那还有什么软件可以？？ |
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月只蓝
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csgt0: 金币+2, 应助指数+1, 谢谢 2013-07-10 14:25:19
该取什么名呢: 金币+10, ★★★★★最佳答案 2013-12-10 19:02:39
csgt0: 金币+2, 应助指数+1, 谢谢 2013-07-10 14:25:19
该取什么名呢: 金币+10, ★★★★★最佳答案 2013-12-10 19:02:39
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没有具体的方程式吗，随便一个方程就可以？ 那这样的方程有很多，甚至可以完美拟合，相关性系数的平方R^2可以=1。 Function: z = p1+p2*x+p3*x^2+p4*y+p5*y^2+p6*y^3+p7*y^4 Algorithms: 麦夸特法(Levenberg-Marquardt) + 通用全局优化法 Root of Mean Square Error (RMSE): 1.31591905968434E-7 Sum of Square Error (SSE): 1.38531437731242E-13 Correlation Coef. (R): 1 R-Square: 1 Determination Coef. (DC): 1 Parameters Name Parameter Value =============== =============== p1 100.000002961395 p2 -1.00000012406833 p3 1.19169192688334E-9 p4 -1.00000241715439 p5 2.2699938088072E-7 p6 8.58435512422026E-8 p7 -9.65593355608544E-9 Function: z = p1+p2*x+p3*y+p4*y^2+p5*y^3 Algorithms: 麦夸特法(Levenberg-Marquardt) + 通用全局优化法 Root of Mean Square Error (RMSE): 7.74192883886956E-8 Sum of Square Error (SSE): 4.79499697168961E-14 Correlation Coef. (R): 1 R-Square: 0.999999999999999 Determination Coef. (DC): 1 Parameters Name Parameter Value =============== =============== p1 99.9999993281858 p2 -0.99999999101881 p3 -0.999999186426847 p4 -2.21691165421361E-7 p5 1.57595345358209E-8 Function: z = p1+p2*x+p3*x^2+p4*y+p5*y^2+p6*y^3+p7*y^4 Algorithms: 麦夸特法(Levenberg-Marquardt) + 通用全局优化法 Root of Mean Square Error (RMSE): 1.31591905968434E-7 Sum of Square Error (SSE): 1.38531437731242E-13 Correlation Coef. (R): 1 R-Square: 1 Determination Coef. (DC): 1 Parameters Name Parameter Value =============== =============== p1 100.000002961395 p2 -1.00000012406833 p3 1.19169192688334E-9 p4 -1.00000241715439 p5 2.2699938088072E-7 p6 8.58435512422026E-8 p7 -9.65593355608544E-9 z = p1+p2*x+p3*x^2+p4*x^3+p5*x^4+p6*y+p7*y^2+p8*y^3 Algorithms: 麦夸特法(Levenberg-Marquardt) + 通用全局优化法 Root of Mean Square Error (RMSE): 2.21147097066431E-7 Sum of Square Error (SSE): 3.91248308327277E-13 Correlation Coef. (R): 1 R-Square: 1 Determination Coef. (DC): 1 Parameters Name Parameter Value =============== =============== p1 99.9999856362284 p2 -0.999995595895486 p3 -2.37239844520225E-7 p4 5.12670420981095E-9 p5 -3.7493700461253E-11 p6 -0.999981492839369 p7 -6.78855232815329E-6 p8 5.35500970490382E-7 Function: z = p1+p2*x+p3*x^2+p4*x^3+p5*y+p6*y^2 Algorithms: 麦夸特法(Levenberg-Marquardt) + 通用全局优化法 Root of Mean Square Error (RMSE): 8.75380146777047E-8 Sum of Square Error (SSE): 6.13032321097123E-14 Correlation Coef. (R): 1 R-Square: 1 Determination Coef. (DC): 1 Parameters Name Parameter Value =============== =============== p1 99.9999999928531 p2 -0.999999993143848 p3 5.89574737512024E-10 p4 -1.04012908148173E-11 p5 -0.999999944032776 p6 -1.62979881220075E-8 Function: z = p1+p2*(1/(1+(x/p3)-p4))+p5*(1/(1+(y/p6)-p7))+p8*(1/(1+(x/p3)-p4))*(1/(1+(y/p6)-p7)) Algorithms: 麦夸特法(Levenberg-Marquardt) + 通用全局优化法 Root of Mean Square Error (RMSE): 0.432042422638973 Sum of Square Error (SSE): 1.49328523967802 Correlation Coef. (R): 0.999817641302872 R-Square: 0.999635315860439 Determination Coef. (DC): 0.999631033304206 Parameters Name Parameter Value =============== =============== p1 -246.818069050848 p2 102.573974130914 p3 812.507096727159 p4 0.701626997510417 p5 99.4414909050521 p6 3.41426205569764 p7 -1.39616253746596 p8 -28.4634746212303  附图1.jpg |
4楼2013-07-09 18:25:43
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