基于遗传算法的图形的分形拟合  

Fractal interpolation fitness of graph based on genetic algorithms

作　　者：汪沁[1] 金敏[1] 奚李峰[1] 

机构地区：[1]浙江万里学院计算机与信息学院,浙江宁波315100

出　　处：《计算机工程与应用》2008年第13期196-198,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.10671180)

摘　　要：自仿分形插值函数作为数据拟合工具,能较好地拟合复杂度较高的曲线图形;但是在拟合过程中如何选择一组合适的纵向压缩因子进行匹配,仍然是一项繁琐的工作;针对这一难点,尝试利用遗传算法的全局最优化过程寻求一组合适的纵向压缩因子,以实现对复杂度较高的曲线图形的较佳分形拟合。When fractal interpolation functions are used to fit the graph of a continuous function with high complexity,the corresponding vector of vertical factors,which determine the fractal interpolation function uniquely,is often difficult to he selected. A method based on the genetic algorithm to find the best fractal interpolation function to fit the graph is studied with experiment in this paper.

关 键 词：曲线拟合 自仿分形插值函数 遗传算法 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]