LM迭代优化算法

STL标准化了容器的使用方法,所以可以使用通用的算法和迭代器来操作容器,这里总结下常用的容器算法和迭代器用法。

迭代最近点算法综述

基于牛顿迭代算法的室内定位,适配各种定位模块,只需改变获取数据的方式和提取有效数据,也可以模拟基站和标签数据(在注释代码中)。

灰鲸优化算法优化退火算法，可以用于对各类数据的特征选择

针对DV-Hop定位算法在节点分布不均匀的传感器网络拓扑环境下，跳数与跳距估计存在误差的问题，提出了ILDV-Hop改进算法。首先基于信标节点间估计距离与真实距离的差值，提出了一种全网络的有效跳距；其

LM算法，全称为Levenberg-Marquard算法，它可用于解决非线性最小二乘问题，多用于曲线拟合等场合。LM算法的实现并不算难，它的关键是用模型函数f对待估参数向量p在其邻域内做线性近似

Matlab用以建立数学模型是一个很好的工具。对模型函数的评价，一个很重要的方法就是最小二乘（Leastsquares）由leastmeansquares这个方法得到。假如有点集P(X,Y)，每一个点

经典算法matlab代码实现，经过测试，完全可用，用于计算机视觉的图像标定。

这是一个列文伯格-马奎特算法的C++程序

lm算法的matlab程序 解压后即可，还不错