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检验RLS算法学习速度,运用matlab实现递归最小二乘法
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内容介绍
function [ y ] = GDMin2(fx,var,x,e,MAX) % 最速梯度下降法求解函数极小点 % author : wandq % time : 2014-4-10 % 参数描述------------------------------ % fx 符号表达式 如fx = (x1-2)^4+(x1-2*x2)^2; % var 符号变量列表 如:syms x1 x2;var= [x1;x2]; % x 起始位置 % e 精度控制 % MAX 最大迭代次数控制 % ------------------------------ if nargin < 5 MAX = 10;%设置默认最大迭代次数 end precision = 3;%显示精度控制 %开始循环迭代 %direction存贮搜索方向 %step 存贮步长 bfound = 0; for k=1:1:MAX direction = getNextDirecrion(fx,var,x); disp('------------------------------'); fprintf('d[%d]=:',k); disp( vpa(direction',precision) ); if normest(direction) <= e y = x; bfound = 1;%得到结果时置为1 break; else step = getNextStep(fx,var, x,direction);%计算步长 if isempty(step) error('can not find a proper step.'); end %打印求解过程 fprintf('X[%d]=:',k); disp( vpa(x',precision) ); fprintf('step(%d)=: ', k); disp( vpa(step,precision) ); disp('------------------------------'); x = x+step*direction;%计算下一个位置 end end if bfound == 1 disp('min value of:'); disp( vpa( subs(fx,var,y),precision) ); end end %根据位置xk,获取搜索方向 function [direction] = getNextDirecrion(fx,var,xk) gx = gradient(fx,var); %计算梯度函数 direction = -subs(gx,var,xk);%计算搜索方向 end %根据位置xk和方向dk,获取搜索步长step %注意符号表达式求导数的根时返回值转换为double类型 function [step] =getNextStep(fx,var,xk,dk) syms lambda; phix = subs(fx,var,xk+lambda*dk); phix_diff = diff(phix); step = double(solve(phix_diff,'Real',true));%求取导函数的实数根 end
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