分析化学中非线性拟合的最小二乘法及其与遗传算法的比较OA北大核心CSCD

本文从化学量测数据的分布特性出发，对数据进行了正态性检验。对于分析化学中可化为线性函数的非线性拟合问题，利用文献数据对最小二乘法与遗传算法所得结果进行了比较，结果充分表明在数据满足Gauss－Markov假定时，对参数的最小二乘法估计所得结果要优于任何其它线性无偏估计以及遗传算法所得结果。