Radial Basis Functions
Radial Basis Functions
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DOI：
10.1007/978-3-030-26050-7_263-1
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
M. Hillier
中科院分区：
文献类型：
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作者：
M. Hillier
利用径向基函数的散乱数据逼近方法最早出现在20世纪70年代初的空间相关地学应用中，如大地测量学、水文学和地球物理学。Hardy(1990)对这些早期使用多二次和反多二次RBF的工作进行了全面的回顾。在20世纪80年代以后，RBF的大量用途被发现在广泛的应用中，包括人工智能、求解偏微分方程组、优化、金融、信号处理和3D建模。他们的成功可以是
Scattered data approximation methods utilizing radial basis functions originally appeared in spatially dependent geoscience applications such as geodesy, hydrology, and geophysics in the early 1970s. A thorough review on these early works, using multiquadric and inverse multiquadric RBFs, is found in Hardy (1990). Beyond the 1980s, a myriad of uses for RBFs were found in a wide range of applications including artificial intelligence, solving PDEs, optimization, finance, signal processing, and 3D modeling. Their success can be