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实验数据处理中曲线拟合方法探讨
引用本文:乔立山,王玉兰,曾锦光.实验数据处理中曲线拟合方法探讨[J].成都理工大学学报(自然科学版),2004,31(1):91-95.
作者姓名:乔立山  王玉兰  曾锦光
作者单位:成都理工大学信息与计算科学系,成都,610059;宁波大学信息管理系
基金项目:国家重点基础研究发展计划(973计划)
摘    要:曲线拟合是实验数据处理的基本方法之一.将曲线拟合方法归结为有理论模型和无理论模型两类,据此,对曲线拟合的一般思路和重要方法进行了讨论.对两类方法进行了比较,并将它们联合用于对材料流变状态的速率-微分型本构模型的曲线拟合.

关 键 词:数据处理  曲线拟合  最小二乘  神经网络  本构关系
文章编号:1671-9727(2004)01-0091-05
修稿时间:2003年4月22日

Discussion on methods of curve fitting in experimental data processing
QIAO Li-shan,WANG Yu-lan,ZENG Jin-guang.Discussion on methods of curve fitting in experimental data processing[J].Journal of Chengdu University of Technology: Sci & Technol Ed,2004,31(1):91-95.
Authors:QIAO Li-shan  WANG Yu-lan  ZENG Jin-guang
Institution:QIAO Li-shan~1,WANG Yu-lan~1,ZENG Jin-guang~2
Abstract:Curve fitting is one of the basic methods in experimental data processing. In this paper, the methods of curve fitting are classified by existence of theoretic model. According to the above (classification), the paper discusses the general and important methods of curve fitting. Then it compares the two species of method and addresses a new method based on neural networks and least square. Finally, the new method is used for curve fitting of rheologic modelvelocity-differential constitutive relations.
Keywords:data processing  curve fitting  least square  neural networks  constitutive (relations)
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