最小二乘B样条在图像处理中的应用

采用可通过线性滤波器有效执行的B样条变换,进行离散信号和连续信号域之间的转换,完成信号处理算法直接作用于信号的B样条表示,应用最小二乘B样条解决图像处理中的噪声抑制、数据压缩、多分辨率处理等。     

同曲线的同次均匀B样条与Bézier控制顶点转换

主要研究B样条与Bézier控制顶点的转换问题,从样条曲线基函数的角度推导出低次均匀B样条与Bézier控制顶点的转换矩阵,给出转换矩阵的一些相应性,从而利于工业造型的样条曲线造型系统转换。     

基于B样条神经网络的地磁场曲面拟合

基于B样条神经网络对实测地磁数据进行曲面拟合,该网络不仅保留了B样条基函数在速度方面的改进,同时也继承了神经网络在计算精度方面的优势.选用了一种修正速度最快的改进的LMBP算法进行权值的修正,最后也通过Matlab仿真实验证明了基于B样条神经网络的拟合算法在速度与精度方面的优越之处.     

基于光顺要求的C-B样条拟合方法

对新型C-B样条曲线的拟合进行了初步的研究,在能量法的基础上,进一步研究了控制参数对曲线的影响,并给出了通过调整使得曲线的能量最小,以达到光顺拟合的目的.     

两条Bézier样条曲线Gn连续下的光滑连接

利用插值方法,研究用一条样条曲线把两条不相连的样条曲线光滑连接起来的问题,给出了连接两条n次参数样条曲线为一条新的n次参数样条曲线的充分条件,并进一步得到了两条一次、二次、三次Bézier样条曲线在几何连续性下实现自然光滑连接的条件.     

二次非均匀B样条插值曲线

根据二次非均匀B样条曲线矩阵表达式，对于任意曲线上的2n＋1个型值数据点，给出了一个仅仅利用这些型值数据，反算二次非均匀B样条曲线控制顶点的算法。     

基于二元B样条基的核函数及支持向量机研究

在支持向量机方法中,核函数起着关键的作用.利用2-型三角剖分上的样条函数空间(S21(Δmn))的一组二元B样条基构造了一种新的核函数,并应用到二元函数的逼近中,取得了良好的效果.     

一种二次三角B样条曲线的性质

利用构造样条基函数的方法得到了一组三角基函数,讨论了这组三角基函数的性质,用这组基得到了一种新的二次三角B样条曲线,并使用研究均匀B样条的方法探讨了这种二次三角曲线,给出了二次三角B样条曲线的一些性质.     

最小二乘法的拟合及其应用

最小二乘法在很多领域都有着重要的应用。本文探讨了最小二乘法的一元线性拟合和多元线性拟合,并讨论了最小二乘法在经济预测中的应用。     

New predictive control algorithms based on Least Squares Support Vector Machines

INTRODUCTION Model predictive control (MPC), based on pre-dictive model and receding horizon optimization, has become an attractive feedback control strategy, be-cause it has found successful applications, especially in the process industry. For this kind of control strategy, the predictive model is a crucial component because the essence of MPC is to optimize the fore-cast of process behavior (Rawlings, 2000), and the forecast is accomplished with the predictive model. If the controll…     

最小二乘支持机及其数学原理和应用研究

介绍了最小二乘支持向量机（Least Squares Support VectorMachines,LS-SVM）的数学基础和具体应用。用二次损失函数取代支持向量机中的不敏感损失函数,将不等式约束条件变为等式约束,从而将二次规划问题转变为线性方程组的求解,提高了运算速度。并将其与偏最小二乘法、标准支持向量机进行了对比,结果表明,最小二乘支持向量机泛化能力更强,计算效率更高。     

曲线拟合的最小二乘法

在实际问题中测得的实验数据有时需寻求较简单函数逼近来解，曲线拟合的最小二乘法在解决这类问题的数据处理和误差分析中应用非常广泛，可提高数据处理的效率和精确度，已成为这类问题数据处理的重要的比较可靠的技术手段。     

灰色模型和最小二乘支持向量机在短期负荷组合预测中的应用

提出了结合数据预处理和灰色模型(GM)的最小二乘支持向量机(LS-SVM)短期负荷预测模型和算法.该模型在数据预处理的基础上,根据时刻T,通过缩小的样本集建立灰色模型,利用灰色模型的预测结果构建最小二乘支持向量机,最终,通过建立的最小二乘支持向量机对预测时刻进行预测.该算法不仅通过数据预处理策略提高了预测精度,而且避免了组合预测模型中权值选择问题.采用上述方法对河南电网负荷进行了预测分析,结果证明了该方法的有效性.     

代数多项式曲线拟合与最小二乘法

工程上常常需要将离散函数（散点）作连续化处理。在这方面，代数多项式的曲线拟合被广为利用。本文以最小二乘理论为基础，通过多元函数的极值条件，单刀直入地推出一般性结论，也是最为简捷和易于接受的。     

量子粒子群算法优化最小二乘支持向量机及其应用研究

最小二乘支持向量机寻优的算法在实际生活中有着广泛的应用,用量子粒子群算法（Q PSO ）优化最小二乘支持向量机模型（LS -SVM ）能极大地提高最小二乘支持向量机的寻优能力。本文利用 QPSO 算法优化 LS - SVM 模型,以MATLAB7．0为平台,对企业的销售管理问题进行寻优,兼顾了公司、营销部的利益以及客户的需求,做到均衡销售,最后使公司的利益最大,证明了方法的有效性。     

用程序解加权最小二乘拟合多项式的系数

本文首先简单介绍了最小二乘法原理和利用加权最小二乘法求拟合多项式的系数问题,然后利用C语言设计求解加权最小二乘拟合多项式系数的程序．只要输入给定的数据点、相应的权重和所求拟合多项式的次数,运行该程序后就能准确地、高精度地得到拟合多项式的系数．     

基于最小二乘法位移传感器数据的曲线拟合

在某些环境下不能直接采集做功能量值,使用位移传感器作为采集做功能量的媒介,可以转化由直接采集做功能量的困难。针对位移传感器的数据采集值,分析了最小二乘法的原理。采用最小二乘法的处理方法对其进行曲线拟合,给出了算法流程和程序,较好的逼近了实际值。     

Origin对溶液σ-c关系的非线性拟合

“溶液表面张力测定”实验中 ,最困难的数据处理是表面吸附量的计算。利用Origin软件中非线性曲线拟合自定义函数功能 ,求解表达溶液表面张力与浓度关系的希斯科夫斯基经验公式中的待定参数 ,大大减少了表面吸附量的计算误差 ,使溶液表面张力实验数据的处理简便、快捷。     

反求B样条控制点实现图像配准点的计算

在图像计算中,经常要用到B样条插值方法,而B样条的计算又依赖于决定样条曲线或曲面形状的控制点值.利用反求控制点方法得到初始图像的B样条控制点,通过改变部分控制点的位置实现图像配准点的计算.