基于PSO-RVM的复杂曲面拟合算法

摘要：

在曲面拟合中,由于样本数据不可避免地带有噪声,如测量误差等,拟合的精度会受到很大影响.针对这一问题,该文选取Q=L-R2为适应度函数,提出了利用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行寻优的方法确定核参数,建立起一种基于PSO-RVM的由面拟合模型.实例证明,该方法是一种有效的复杂曲面拟合算法.

关键词：径向基核函数、核参数、相关向量机、粒子群优化算法

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：江苏经贸职业技术学院重点科研项目JSJMY013

在线出版日期：2014-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：203-204