免费论文摘要：遗传算法在数据拟合迫近上的运用

正文试验着运用遗传算法来求解B样条弧线和曲面最小二乘数据拟合题目。简直的接洽实质和革新如次：第一局部，领会了遗传算法的几个要害参数对其抑制速率的感化。经过试验创造种群范围、最大遗传代数、符合度因变量典型、采用几率和穿插几率等参数对遗传算法的抑制速率的感化很大。鉴于各别的迫近题目，连接变换遗传算法的参数，比拟其迫近精度及抑制速率，结果按照每个迫近题目采用一拉拢适的参数。第二局部，运用遗传算法求解线性和非线性B样条弧线数据拟合，采用了四个各别翼型数据，对其举行B样条弧线最小二乘数据拟合。在线性局部遗传算法同其余保守迫近求解本领比拟较，创造两者的迫近精度出入无几。在非线性局部运用两种本领结构非线性B样条弧线，第一种是运用节点向量及遏制极点动作未知变量，第二种是运用初始数据点对应的参数以及遏制极点动作未知变量。这两种情景下的拟合精度比线性情景下的拟合精度更高。第三局部，在二维数据拟合的普通上，运用遗传算法对三维Franke曲面因变量数据举行B样条曲面最小二乘数据拟合。其迫近精度到达产业诉求，考查表白遗传算法在处置该类数据迫近题目是灵验可行的。

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