【摘 要】
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针对已知样本数据建立非线性函数模型的问题,提出了分片合并模型树光滑逼近算法.在区域线性模型树算法的基础上,采用区域分片和区域合并两个算法将输入空间划分为若干子区域,
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针对已知样本数据建立非线性函数模型的问题,提出了分片合并模型树光滑逼近算法.在区域线性模型树算法的基础上,采用区域分片和区域合并两个算法将输入空间划分为若干子区域,对每个子区域使用线性函数进行逼近,并构建该子区域上的加权函数,生成基函数展开方式的全局表达,从而获得光滑的任意精度逼近结果.分片合并算法使得相同的线性函数可以在非凸甚至非连通的区域上起作用.在参数数量相同的情况下,其逼近精度比区域线性模型树算法有显著提高.仿真结果表明:该算法是解决这类建模问题的有效方法.
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