Главная страница


ru.algorithms

 
 - RU.ALGORITHMS ----------------------------------------------------------------
 From : vitalie vrabie                       2:469/303      21 Aug 2001  18:43:26
 To : Taras Soroka
 Subject : сглаживание кривой
 -------------------------------------------------------------------------------- 
 
 
 Replying to a message of Taras Soroka to Vitalie Vrabie:
 
  TS>>> до них, но все же недостаточно. Да и появляется ступенчатость.
  TS>>> Что посоветуете?
 
  vv>> могу изложить свой метод, но на общность он не претендует ни коим
  vv>> образом т.к сильно зависит от того какого вида кривую эти точки
  vv>> пытаются аппроксимировать.
 
  TS> Изложи, с удовольствием посмотрю.
 
 проблема в том, что задача у меня стояла несколько иная: не "сгладить", а
 "получить эмпирическую формулу на основе экспериментальных данных". но всё равно
 погляди, может выудишь что-то полезное для своей задачи.
 
 самое главное (оно же и самое слабое) место метода - аналитически написать общий
 случай функции, которую, на твой взгляд, эти точки пытаются аппроксимировать.
 далее, для наглядности изложения, поясню на примере экспоненциальной функции.
 
 в общем случае, функцию из примера можно описать как
 f(x) = a1*exp(a2*x)+a3
 
 <обозначения>
 n - кол-во точек
 x[i], y[i] - координаты точек (i=1..n)
 </обозначения>
 
 далее,
 надо найти такой вектор v=(a1,a2,a3), чтобы минимизировалась сумма
 s(v) = abs(y[1] - f(x[1])) + ... + abs(y[n] - f(x[n]))
 
 s(v) берётся в качестве фитнесс-функции, минимизирующий вектор находится
 генетическим алгоритмом.
 
 вот, собственно, и всё. остальные подробности и способы оптимизации сходимости
 зависят от специфики задачи.
 
 - - -
 
 естественно, искомая функция у тебя может быть совершенно другая и зависеть от
 другого кол-ва коэффициентов. но в целом идея та же - описываем аналитически,
 затем генетикой подбираем коэффы.
 
 в зависимости от задачи, можно точкам веса присвоить (например, чем давнее был
 эксперимент, тем меньше вес его результата). соответственно будет меняться и
 формула для s(v).
 
 если не все точки подгоняются под одну функцию - дробим и рассматриваем по
 отдельности. но тут надо подумать и о сглаживании стыка (такой проблемы у меня
 не было, следовательно не думал).
 sayonara,
   vv                      http://vv.os2.dhs.org
 
 ---
  * Origin: yet another random origin (2:469/303)
 
 

Вернуться к списку тем, сортированных по: возрастание даты  уменьшение даты  тема  автор 

 Тема:    Автор:    Дата:  
 сглаживание кривой   Taras Soroka   17 Aug 2001 20:38:16 
 сглаживание кривой   Vadim Guchenko   18 Aug 2001 08:58:24 
 сглаживание кривой   Aleksey V. Vaneev   18 Aug 2001 09:22:35 
 сглаживание кривой   Taras Soroka   18 Aug 2001 23:42:02 
 Re: сглаживание кривой   Andrey Dashkovsky   19 Aug 2001 10:18:11 
 сглаживание кривой   vitalie vrabie   19 Aug 2001 01:04:56 
 сглаживание кривой   Taras Soroka   20 Aug 2001 22:34:31 
 сглаживание кривой   vitalie vrabie   21 Aug 2001 18:43:26 
 Re: сглаживание кривой   Andrew Ezhguroff   22 Aug 2001 05:24:02 
 Re: сглаживание кривой   Mike Butayev   18 Aug 2001 18:51:04 
 сглаживание кривой   Taras Soroka   23 Aug 2001 00:33:24 
Архивное /ru.algorithms/18373b82abce.html, оценка 2 из 5, голосов 10
Яндекс.Метрика
Valid HTML 4.01 Transitional