10.3969/j.issn.1673-4785.201304078
曲线拟合的逆向云改进算法
逆向云发生器是从定量数据到定性概念的转化模型。在逆向云生成算法中, Ex 的估计值对En和He的估计有比较大的影响,直接使用样本均值进行参数估计会导致较大的误差。本文通过深入研究云模型的相关算法,对逆向云生成算法进行改进。文中利用样本均值作为非线性拟合函数的初值,把拟合函数的返回参数作为Ex的估计值,改善了随机选取拟合初值造成结果不稳定现象,实现对逆向云参数优化。通过与其他几种逆向云生成算法进行对比,仿真结果表明:改进后的逆向云生成算法有较好的稳定性并且有较高的精度。
逆向云发生器、云模型、曲线拟合、参数优化、稳定性
TP183(自动化基础理论)
国家自然科学基金资助项目61174047;中央高校基本科研业务费专项基金资助项目 HEUCF041404, HEUCF041406, HEUCF041315.
2014-12-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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590-594