Modifikovaná aproximace pomocí radiálních bázových funkcí respektující lokální vlastnosti dat

Tento článek představuje nové přístupy pro aproximaci výškových 2D dat pomocí radiálních bázových funkcí (RBF). Navržené přístupy respektují místní vlastnosti vstupních dat, tj. Stacionární body, inflexní body, křivost a další důležité vlastnosti dat. Pozice radiálních bázových funkcí pro aproximaci RBF jsou vybírány podle těchto znaků, protože umístění radiálních základních funkcí má významný dopad na konečnou aproximační chybu. Navrhované přístupy byly testovány na několika souborech dat. Testy prokázaly výrazně lepší výsledky aproximace než standardní aproximace RBF s náhodným rozložením umístění radiální bázové funkce.This paper presents new approaches for Radial basis function (RBF) approximation of 2D height data. The proposed approaches respect local properties of the input data, i.e. stationary points, inflection points, the curvature and other important features of the data. Positions of radial basis functions for RBF approximation are selected according to these features, as the placement of radial basis functions has significant impacts on the final approximation error. The proposed approaches were tested on several data sets. The tests proved significantly better approximation results than the standard RBF approximation with the random distribution of placements of radial basis functions