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针对拟合曲线时输入样本的随机性,提出了随机拟合的概念,并给出了相应的自适应算法.该算法能够自动学习拟合需要的统计特性,进而调整拟合多项式的系数.从理论上可以证明,采用该方法所得系数可以任意逼近加权最小二乘标准的系数.对于算法中区间的长度,进行了初步的分析及优化.仿真表明,该算法有较理想的逼近效果,优于一般的最小二乘法.