5、本文总结
通过本文的学习，估计大家对数据拟合便不再陌生了吧，面对着分散的数据点，只要运用某种你和方法生成一条连续的曲线，这个过程称为曲线拟合。也懂得了怎样从给定的一组实验数据出发，寻求已知函数的一个逼近函数s(x)，使得逼近函数从总体上来说与已知函数的偏差按某种方法度量能达到最小而又不一定过全部的点(xi,yi)，学了数据拟合，再多的数据我们也不再畏惧，而Matlab中数据拟合的应用也是非常重要的，很多数学建模的实现都离不开数学拟合，所以如果你能熟悉掌握数据拟合这一块，这对你在数学建模方面会有很多帮助。 本文已经相当详细、系统地介绍了数据拟合的知识，包括拟合准则、各种拟合方法及曲线拟合工具箱的使用，但本文涉及的曲线拟合工具的功能还相对基础，读者若有兴趣的话，还可自行深入研究曲线拟合工具箱的其他功能及曲面拟合工具箱的使用，其使用方法跟曲线拟合工具相似。 希望通过本文的学习，你能有所进步、收获。
6、参考文献
[1] 韩明 王家宝 李林，数学实验（MATLAB）,同济大学出版社，2012年出版 [2] 陈育宁，MATLAB数学实验教程，宁夏人民教育出版社，2007年出版 [3] 李明，MATLAB在最优化计算中的应用，电子工业出版社，2012年出版 [4] 何正风，Matlab在数学方面的应用，北京：清华大学出版社，2012.1 [5] 数模网论坛http://www.shumo.com/forum/forumdisplay.php?fid=116
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