【摘 要】
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提出一种改进的精英克隆选择算法(ECSA)来实现B样条曲线逼近的自动节点配置.为了提高算法搜索效率和求解质量,设计了自适应混沌变异算子,同时提出了基于抗体浓度和抗原亲和力
【机 构】
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沈阳工业大学机械工程学院 沈阳110870
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提出一种改进的精英克隆选择算法(ECSA)来实现B样条曲线逼近的自动节点配置.为了提高算法搜索效率和求解质量,设计了自适应混沌变异算子,同时提出了基于抗体浓度和抗原亲和力矢量矩的抗体重选择策略,再以贝叶斯信息准则(BIC)为亲和力度量来权衡拟合优良性和计算复杂度,改进的算法在深度搜索和广度寻优之间取得了平衡,可以自动且精确地计算内节点数量和位置,从而完成数据点的B样条曲线逼近工作.仿真和实验结果表明,提出的方法不仅可以高效精确地实现对存在连续、不连续、尖点等特征含噪复杂数据的自动B样条曲线逼近,而且相比于现有研究,具有更好的全局收敛性和收敛速度.
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