基于遗传算法的曲面拟合参数辨识

被引：7

作者：

谷川 ^{[1
,2
]}

潘国荣 ^{[1
,3
]}

施贵刚 ^{[1
]}

陈兴权 ^{[1
]}

机构：

[1] 同济大学测量与国土信息工程系

[2] 上海市政工程设计研究总院

[3] 现代工程测量国家测绘局重点实验室

来源：

武汉大学学报(信息科学版) | 2009年 / 34卷 / 08期

关键词：

曲面拟合; 参数辨识; 遗传算法; 坐标转换; 椭圆抛物面; 模拟复杂曲面;

D O I：

10.13203/j.whugis2009.08.017

中图分类号：

TP391.72 [];

学科分类号：

080201 ; 080203 ; 081304 ; 1403 ;

摘要：

从参数辨识的角度来看,曲面拟合需要求解出坐标平移、旋转以及标准曲面方程参数。利用遗传算法在该领域的优势,对经典简单遗传算法的缺陷进行了一系列改进。用MATLAB语言实现了改进算法的程序包。在雷达天线椭圆抛物面表面检测的工程实例以及一个模拟复杂曲面算例中,分别采用文章中的改进遗传算法和简单遗传算法进行了多次运算,对结果进行了比较。应用和比较结果表明,遗传算法能够较好地应用于空间曲面拟合,且本改进算法更具优势。

引用

页码：983 / 986+991 +991

页数：5

共 8 条

[1] 基于BP神经网络的GPS高程拟合方法的探讨 [J].