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徒手画曲线软件自适应方法

中文摘要    第4-5页
英文摘要第5页
1 引言第8-9页
    1.1 问题背景第8页
    1.2 徒手曲线自适应方法研究现状第8页
    1.3 本文工作简介第8-9页
2 曲线拟合概述第9-15页
    2.1 最小二乘回归第9页
    2.2 最小一乘回归第9-10页
    2.3 主元分析第10-14页
        2.3.1 主元分析法第11-12页
        2.3.2 第一主元线的性质第12-13页
        2.3.3 关于数据集的快速PCA算法第13-14页
    2.4 本章小结第14-15页
3 HS主曲线和BK主曲线第15-23页
    3.1 HS主曲线第15-18页
        3.1.1 HS主曲线的定义第16页
        3.1.2 基于概率分布的HS算法第16-17页
        3.1.3 基于数据点的HS算法第17-18页
    3.2 BK主曲线第18-22页
        3.2.1 BK主曲线的定义和存在性第19页
        3.2.2 训练主曲线第19-20页
        3.2.3 BK算法概述第20-22页
    3.3 本章小结第22-23页
4 徒手画曲线的主曲线第23-32页
    4.1 徒手画曲线第23-25页
        4.1.1 徒手画曲线的性质第23-24页
        4.1.2 徒手画曲线与修正曲线第24-25页
        4.1.3 徒手画曲线的“主曲线”和HS、BK主曲线的区别第25页
    4.2 徒手画曲线的主曲线的定义第25-27页
    4.3 徒手画曲线直线拟合第27-29页
        4.3.1 直线识别第27-28页
        4.3.2 用随机摄动遗传算法搜索主曲(直)线第28-29页
    4.4 随机摄动遗传算法第29-31页
        4.4.1 一般遗传算法存在的问题第29页
        4.4.2 随机摄动遗传算法步骤第29-30页
        4.4.3 用能量函数说明随机摄动法运行机理第30-31页
    4.5 本章小结第31-32页
5 一般徒手画曲线主曲线折线算法第32-40页
    5.1 初始化第32-33页
    5.2 投影第33-34页
    5.3 优化顶点第34-37页
    5.4 增加一个顶点第37页
    5.5 结束条件第37页
    5.6 Cardinal样条第37-39页
        5.6.1 Hermite曲线插值第37-39页
        5.6.2 Cardinal样条第39页
    5.7 本章小结第39-40页
6 实例分析第40-46页
    6.1 逐步逼近徒手画曲线主曲线过程演示第40页
    6.2 一些徒手画曲线的主曲线实例第40-45页
    6.3 本章小节第45-46页
结论第46-47页
致谢第47-48页
参考文献第48-49页

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