| 基于最小二乘RBF的含噪声散乱数据逼近 |
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| 引用本文： | 夏磊,李水艳.基于最小二乘RBF的含噪声散乱数据逼近[J].计算技术与自动化,2021,40(1):96-100. |
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| 作者姓名： | 夏磊 李水艳 |
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| 作者单位： | 河海大学 理学院,江苏 南京 211100 |
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| 基金项目： | 中央高校基本科研业务费;国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 径向基函数能够有效的对散乱数据进行差值和逼近,因此在信号和图形处理等领域应用广泛,例如信号重构.针对从含有噪音的散乱数据中逼近原始数据,提出了一种基于最小二乘的变分模型,该模型由包含L2范数的拟合项和光滑项构成,光滑项通过三角网格上的拉普拉斯平滑方法来实现对函数梯度的约束,并应用最小二乘法求解该模型.最后通过数值实验对噪音数据进行逼近和误差分析来验证此方法的有效性.
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| 关 键 词： | 散乱数据 逼近 径向基函数 最小二乘 |
Approximation of Noisy Scattered Data Based on Least Square RBF |
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| XIA Lei,LI Shui-yan.Approximation of Noisy Scattered Data Based on Least Square RBF[J].Computing Technology and Automation,2021,40(1):96-100. |
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| Authors: | XIA Lei LI Shui-yan |
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| Affiliation: | (College of science, Hohai University, Nanjing ,Jiangsu 211100,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | scattered data approximation RBF least square |
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