为保证目标函数解的最优化，使用拟牛顿算法进行优化，在R3.6.1中实现

为保证目标函数解的最优化，使用拟牛顿算法进行优化，在R3.6.1中实现，并使用非线性回归的渐进F分布统计量进行参数的显著性检验，结果如表4所示。

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In order to ensure the optimization of the objective function solution, the quasi-Newton algorithm is used for optimization, which is implemented in R3.6.1, and the asymptotic F distribution statistics of nonlinear regression are used to test the significance of the parameters. The results are shown in Table 4.

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In order to ensure the optimization of the objective function solution, the optimization is carried out by using the newton algorithm, implemented in R3.6.1, and the parameter severity test is used with the progressive F-distribution statistics of nonlinear regression, the results are shown in Table 4.

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In order to ensure the optimization of the objective function solution, quasi Newton algorithm is used for optimization, which is realized in r3.6.1, and the significance test of parameters is conducted by using the asymptotic F-distribution statistics of nonlinear regression. The results are shown in Table 4.<br>

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