共找到5條詞條名為MLS的結果 展開

MLS

移動最小二乘法

MLS即移動最小二乘法,是形成無網格方法逼近函數的方法之一。在離散的點雲中,求曲線曲面擬合,不能簡單地連接這些點,如果知道曲線曲面的形式,如為二次曲線等,可以簡單地使用最小二乘法估計參數;但如果曲線曲面形式未知,可以使用移動最小二乘法或者主曲線方法。Lancaster 和Salkauskas最先在曲面生成中使用了MLS。

基本介紹


移動最小二乘法與傳統的最小二乘法相比,有兩個比較大的改進:
(1)擬合函數的建立不同。這種方法建立擬合函數不是採用傳統的多項式或其它函數,而是由一個係數向量a(x)和基函數p(x)構成,這裡a(x)不是常數,而是坐標x的函數。
(2)引入緊支(Compact Support)概念,認為點x 處的值y 只受x 附近子域內節點影響,這個子域稱作點x的影響區域,影響區域外的節點對x的取值沒有影響。在影響區域上定義一個權函數w(x),如果權函數在整個區域取為常數,就得到傳統的最小二乘法。
這些改進能夠帶來許多優點,減緩或解決傳統曲線曲面擬合過程中存在的困難。可以取不同階的基函數以獲得不同的精度,取不同的權函數以改變擬合曲線(曲面)的光滑度,這是其它擬合方法無法做到的。