答案明确给出：
在origin的非线性拟合中，结果中的R^2表示拟合的优劣程度，即拟合的决定系数。其计算公式为：R^2 = 1 - SSE/SST，其中SSE是残差平方和，SST是总平方和。
详细解释如下：
在origin软件中进行非线性拟合时，得到的拟合结果中通常会包括一个或多个统计参数，其中R^2是一个非常重要的指标。R^2值用于描述模型对数据的拟合程度。它的取值范围在0到1之间。
R^2的计算基于残差平方和与总平方和的比较。残差是指观测值与通过模型预测的值之间的差异。SSE是所有残差平方的总和，反映了模型未能解释的数据变异程度。SST则是数据点与均值之间的总差异，代表了数据的总体波动。
通过计算R^2，我们可以了解模型的解释力度。R^2值越接近1，说明模型对数据的解释能力越强，拟合效果越好；反之，R^2值越小，则表示模型对数据的解释能力越差，拟合效果不理想。因此，在分析拟合结果时，R^2是一个非常重要的参考指标。
此外，除了R^2，还有其他统计参数如p值、t值等可以用于评估拟合的优劣。在进行数据分析时，应结合多个指标进行综合判断，以得到更准确、更可靠的结论。
总之，R^2是衡量模型拟合效果的一个重要指标，通过比较SSE和SST来评估模型的解释力度。了解R^2的含义和计算方法对于正确解读拟合结果、进行科学研究具有重要意义。