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J-GLOBAL ID：201702255336397530   整理番号：17A0096044

PSOアルゴリズムは,B-スプライン曲線の近似問題を解決する。【JST・京大機械翻訳】

Particle Swarm Optimization Algorithm for B-spline Curve Approximation with Normal Constraint

著者 (2件)： Hu Liangchen (College of Science, Zhejiang University of Technology) ,  Shou Huahao (College of Science, Zhejiang University of Technology)
資料名： Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao  (Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao)
巻： 28  号： 9  ページ： 1443-1450  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1498A  ISSN： 1003-9775  CODEN： JFTXFX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： Bスプライン適合曲線のノードベクトルと制御頂点が変数であるならば,この問題は制約つき多次元多変量非線形最適化問題になり,逆方程式システムの解法は最適解を得ることができない。この問題を解決するために,本論文は,制約付きの粒子群最適化アルゴリズム(PSO)に基づく曲線近似問題を解決するための方法を提案して,最初に,ペナルティ法によって非拘束最適化問題に変換した。本論文では,データ点と正規法との間の適切な適合度関数(誤差関数)を確立し,次に,PSOアルゴリズムを用いてノードベクトルを調整し,最小二乗法を用いてこのノードベクトルの最適適合曲線を解き,適応度関数値を決定した。それは,終了条件を満足するか,または満足できる誤差(誤差)の適合曲線を得るまでに達する。実験データの比較と説明を通して,このアルゴリズムの優位性を強調して,それは,この方法が帯域の制約を近似する問題を解決するために実行可能であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 誤差関数 ,  高次元 ,  *アルゴリズム ,  曲線あてはめ ,  *近似法 ,  ペナルティ法 ,  Bスプライン ,  最小二乗法 ,  最適化問題 ,  制約条件
準シソーラス用語： 適応度関数 ,  適合度 ,  最適解 ,  非線形最適化 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： discrete data ,  normal constraints ,  knot vector ,  B-spline approximation ,  particle swarm optimization

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  配電(事業者側)  (NB05040R)

タイトルに関連する用語 (3件)： PSOアルゴリズム ,  スプライン曲線 ,  近似