這是乙個資料擬合的例子，並沒有採用物件導向的設計方法是使能更好的理解lm演算法的流程，簡約而不簡單。演算法詳細過程不多介紹。程式中用到opencv庫中的矩陣類mat。
例：
#pragma once
#include #include "opencv2\core\core.hpp"
#pragma comment(lib,"opencv_core248d.lib")
const int maxtime = 50;
using namespace cv;
filestorage fs;
mat jacobin(const mat& pk/*[a,b]*/, const mat& x); //f = a*exp(-b*x)
mat yestimate(const mat& p, const mat& x);
inline void outdata(filestorage& fs, mat & m, char* filename)
void lm(double* p0, int pn, double* x, int xn, double* y, double lamda, double step, double ep = 0.0001)
mat_nm = jm.t()*jm + lamda*(mat::eye(pn, pn, cv_64f));
if (solve(nm, gm, dpm))
else
}else
}else
}}mat jacobin(const mat& pk/*[a,b]*/, const mat& x)
mat yestimate(const mat& p, const mat& x)
#include "lmm.h"
int main()
; double obs = ;
double p0 = ;
lm(p0, 2, data, 9, obs, 0.01, 10);
}
LM演算法初識
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LM螞蟻聚類演算法
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