基于遗传算法的三次样条函数拟合

• 作者: 于盛林 刘文波 陈小平
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 样条函数 曲线拟合
• 年，卷（期）: 2000,（2）
• 所属期刊栏目: 理论与试验研究
• 页码范围: 138-141
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6|TN911.7
• 字数: 2595字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2000.02.002

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于盛林	南京航空航天大学测试工程系	151	3177	24.0	51.0
2	刘文波	南京航空航天大学测试工程系	102	951	15.0	27.0
3	陈小平	南京航空航天大学测试工程系	22	292	10.0	17.0