基于遗传算法和高斯混合水平集模型的曲线拟合方法
- 专利权人:
- 北京理工大学
- 发明人:
- 王国新,贾良跃,郝佳,阎艳,杨念
- 申请号：
- CN201711239899.2
- 公开号：
- CN107862385A
- 申请日:
- 2017.11.30
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 仇蕾安`杨志兵
- 摘要：
- 本发明提供一种基于遗传算法和高斯混合水平集模型的曲线拟合方法，应用于封闭离散数据点的曲线拟合，以解决目前曲线拟合方法中对于封闭离散数据点的拟合精度不高和对未知数据特征的离散数据点的拟合过程较为复杂、易出现过拟合的问题。具体方案为：首先构造一个二维高斯混合模型并根据所给离散封闭数据点计算高斯混合模型参数，随后利用二维高斯混合模型集合水平集算法思想，通过截取二维高斯混合模型中同一水平集的数据点，构造一条封闭曲线作为初始曲线，然后通过最小二乘法表征拟合点与样本点间的偏差，最后使用遗传算法进行曲线的拟合进化并计算求解封闭曲线中的参数，实现曲线拟合。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
