说明：最大似然法（Maximum Likelihood，ML）也称为最大概似估计，也叫极大似然估计，是一种具有理论性的点估计法，此方法的基本思想是：当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大，而不是像最小二乘估计法旨在得到使得模型能最好地拟合样本...

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说明：欢迎大家下载学习，关于神经网络控制，均值便宜跟踪的示例，利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，本程序的性能已经达到较高水平。