基于遗传算法的B样条曲线拟合改进算法

• 作者: 冯莉 高茂庭
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 曲线拟合 惩罚函数 遗传算法 节点向量
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2840-2844
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.03.0194

摘要

B样条曲线拟合应用于绘制离散数据点的变化趋势,一般采用数据逼近或者迭代的方法得到,是图像处理和逆向工程中的重要内容.针对待拟合曲线存在多峰值、尖点、间断等问题,提出一种基于遗传算法的B样条曲线拟合算法.首先利用惩罚函数将带约束的曲线优化问题转换为无约束问题,然后利用改进的遗传算法来选择合适的适应度函数,再结合模拟退火算法自适应调整节点的数量和位置,在寻优的过程中找到最优的节点向量,持续迭代直到产生最终的优良重建曲线为止.实验结果表明,该算法有效地提高了精度并加快了收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高茂庭	上海海事大学信息工程学院	83	424	11.0	16.0
2	冯莉	上海海事大学信息工程学院	1	5	1.0	1.0