问题描述
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我正在使用fmincon通过最小化残差平方和来进行曲线拟合。当我没有太多数据点时，fmincon通常会发现局部最小值与全局最小值不相符，这将导致很好的拟合。有没有办法使用带有fmincon的梯度扫描方法来避免这些局部最小值？
解决方法
由于您的问题具有局部最小值，因此这些简单的优化过程将针对不同的初始条件得出不同的答案。尝试使用合理的猜测进行初始化，或者使用多个随机值进行初始化，然后选择误差最小的一个。
如果您完全描述您的问题（曲线是什么，以及代码片段），我们可以为您提供更好的帮助。