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基于遗传算法的三次样条函数拟合 被引量:3
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作者 陈小平 于盛林 刘文波 《数据采集与处理》 EI CSCD 2000年第2期138-141,共4页
介绍了遗传算法 (GA)的一种新应用——三次样条函数拟合中的参数估计问题。三次样条函数拟合是曲线拟合的一个公认的较好方法 ,它具有很好的分段光滑性 ,但三次样条函数拟合涉及到矩阵求逆 ,离散样本点越多 ,矩阵就越大 ,求逆就越繁琐... 介绍了遗传算法 (GA)的一种新应用——三次样条函数拟合中的参数估计问题。三次样条函数拟合是曲线拟合的一个公认的较好方法 ,它具有很好的分段光滑性 ,但三次样条函数拟合涉及到矩阵求逆 ,离散样本点越多 ,矩阵就越大 ,求逆就越繁琐。文中将 GA用于三次样条函数拟合的系数求解 ,避开了矩阵求逆的繁琐问题 ,结合具体例子作了一些探索。文中还对标准遗传算法进行了适当的改进 ,实验结果说明遗传算法是用于参数估计、优化的有力工具。 展开更多
关键词 遗传算法 曲线 三次样条函数拟合 信号处理
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