使用MATLAB曲线拟合工具箱做曲线拟合

介绍了使用MATLAB曲线拟合工具箱(Curve Fitting Toolbox)对数据进行曲线拟合,给出数学建模中的实例用以介绍其具体使用方法,并且给出利用MATLAB曲线拟合工具箱改善拟合结果的方法。结果显示,用MATLAB曲线拟合工具箱能够很好的对数据进行曲线拟合的处理。     

利用MATLAB曲线拟合工具箱拟合PN结伏安特性曲线

介绍MATLAB曲线拟合工具箱,并通过实验测得PN结的伏安特性数据,利用该工具箱对实验数据进行拟合处理,得到相应的PN结伏安特性函数表达式.     

基于MATLAB遗传算法优化工具箱的优化计算

采用Matlab语言编制的遗传算法工具箱（GAOT）可实现二进制编码和真值编码的模拟进化计算，此工具箱在遗传操作方面非常灵活。介绍了用遗传算法工具箱解决了连续优化问题和旅行商问题，并给出了两个实例。     

基于遗传算法的辊型曲线拟合􀀂

本文介绍了一种基于遗传算法的辊型数据处理方法 .应用遗传算法实现最小包容区域法来计算轧辊截面半径和整个辊型的三次样条函数曲线拟合 ,实验结果表明 ,遗传算法是一种良好的寻优算法 ,并且拟合曲线与轧辊的实际轮廓相符合 .     

MATLAB遗传算法工具箱的设计

在简要分析遗传算法要素的基础上，介绍了基于MATLAB的遗传算法工具箱的设计。最后给出了一个用设计的MATLAB遗传算法工具箱的求函数极值的应用实例。     

MATLAB遗传算法工具箱及其军事应用

用MATLAB语言及MATLAB语言编制的优化工具箱进行优化设计具有语言简单、函数丰富、用法比较灵活、缟程蓑率高霉特点。本文简要阐述了遗传算法的基本原理，并对英国Sheffield大学的MATLAB遗传算法工具箱作了简要的介绍．探讨了其在军事目标分配中的应用。     

基于Matlab遗传算法工具箱的函数优化问题求解

介绍了遗传算法的基本原理和求解流程,详细阐述了Matlab遗传算法工具箱的使用方法,并通过使用遗传算法工具箱对一个典型的函数优化问题进行求解,验证了该工具箱在解决函数优化问题上的有效性和实用性     

基于遗传算法的B样条曲线拟合改进算法

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。     

遗传算法及其工具箱在函数优化问题中的应用

函数优化是遗传算法的经典应用领域,也是对遗传算法进行性能评价的常用算例。由此,该文首先对遗传算法的基本原理和定义,以及其工具箱作了简介,最后结合实例,简述了遗传算法及其工具箱在函数优化问题中的应用。     

基于Matlab工具箱的摄像机标定

研究了摄像机成像的基本原理,论述了摄像机内部参数和外部参数的推导过程,借助Matlab标定工具箱,采用平面靶标的标定方法,快速准确地完成了标定实验,得出内部参数和外部参数,并对所得外部参数进行数据处理,得出摄像机运动前后两坐标系之间的相互位置关系.     

基于遗传算法和模拟退火算法的B样条曲线拟合

本文根据遗传算法和模拟退火算法各自的优缺点,提出将遗传算法和模拟退火算法相结合的方法用在曲线拟合上,在B样条曲线拟合过程中设计了新的适应度函数和遗传算子,有效地解决了用遗传算法进行B样条曲线拟合时局部效果好、整体效果不好的问题。最后数值实验验证了算法的可行性。     

给定误差下最少数据点B样条曲线拟合的遗传算法研究

主要研究在给定误差的情况下，如何求得具有最少数据点的B样条拟合曲线。算法包括遗传算法的算子设计的基本实现细节，并通过实例证明了该算法的有效性。     

遗传算法在NURBS曲线拟合精度的研究应用

为实现非均匀有理B样条(NURBS)曲线形态的精确控制,在权因子对NURBS曲线的拟合精度控制过程中,引入了遗传算法.分别对遗传算法的全局并行搜索方式和曲线拟合精度的控制方法进行了深入研究.通过遗传算法搜索到权因子变化空间中的最优个体组,应用最优权因子使NURBS参数化曲线具有较好的拟合精度,从而达到曲线形状的合理控制.试验数据表明,通过运用遗传算法对NURBS曲线的权因子进行优化,使得曲线的拟合精度有了较大的提高.     

基于二次B样条曲线拟合的新算法

针对由四点拟合成一条三次B样条曲线过程中计算量大的缺点,提出了一种简单的二次B样条曲线拟合算法。即用两条二次B样条曲线近似一条三次B样条曲线,以期达到计算量小,光滑度也达到要求,提高B样条曲线的绘制速度。     

基于遗传算法的三次样条函数拟合

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。文中将用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     

基于差分进化算法的B 样条曲线曲面拟合

应用B 样条曲线曲面拟合内在形状带有间断或者尖点的数据时,最小二乘法得到的 拟合结果往往在间断和尖点处误差较大,原因在于最小二乘法将拟合函数B 样条的节点固定。本 文在利用3 次B 样条曲线和曲面拟合数据时,应用差分进化算法设计出一种能够自适应地设置B 样条节点的方法,同时对节点的数量和位置进行优化,使得B 样条拟合曲线曲面在间断和尖点处 产生拟多重节点,实现高精度地拟合采样于带有间断或尖点的曲线和曲面数据。     

基于遗传算法的Agent组织信誉度研究

首先描述Agent组织信誉度问题;接着介绍遗传算法在Agent组织信誉度中的应用;最后通过使用MATLAB遗传算法工具箱,对一个典型的实例进行计算,表明遗传算法对Agent组织信誉度优化具有可行性和有效性。     

基于遗传算法的以线段和圆弧为基元的曲线拟合

采用线段和圆弧作逼近基元是数字曲线拟合中的一个难点。文中给出一种基于改进遗传算法的拟合方法。通过对点列进行二进制编码，以拟合段数较少和拟合误差较小为优化目标，变异概率和交叉概率自适应生成，并根据相关知识控制分界点间隙，所得最优解中值为1的基因对应数字曲线的分界点，对线段与圆弧相交和相切以及具有噪声等多种情况进行检测，可同时提取尖点和切点，还可得到逼近基元及其之间关系。较好地解决了用线段和圆弧拟合曲线问题。     

三次B样条曲线拟合的虹膜定位

采用圆检测定位虹膜内外边界的方法是当前虹膜定位的主流算法.当虹膜图像分辨率很高时,圆曲线不能准确地拟合虹膜真实边界,特别是受瞳孔收缩影响很大的内边界.而采用三次B样条曲线能够很好地拟合内边界.为了提高定位效率,首先运用质心探测方法分割出瞳孔区域,然后在瞳孔区域中搜索内边界点,采用三次B样条曲线精确拟合内边界;最后利用Canny算子检测外边界,并采用圆曲线的最小二乘拟合外边界.运用Bath大学虹膜库中的1000幅虹膜图像对该定位算法进行测试,内边界定位时间0.0203s、准确率99.2％;外边界定位时间2.0277s,准确率98.9％,满足准确、高效的定位要求.