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為了使 NURBS曲線更精確地擬合散亂數據點，提出了一種基于乘漸進迭代逼近（ least square pro-gressive and iterative approximation， LSPIA）的 NURBS曲線擬合優化算法。首先，確定一條初始 NURBS曲線，利用SPIA算法優化控制頂點;然后，分別優化數據點參數，擬合曲線的節點和權因子，每優化好一個變量，重新優化控制頂點;最后，經多次優化迭代得到高精度的擬合曲線。在優化每類變量時，為了避免被其他變量影響，保持其他變量不變。基于 LSPIA的 NURBS曲線擬合優化算法充分利用了 LSPIA算法的優點，在迭代過程中，可以重復使用前一迭代步驟得到的控制頂點等數據，從而節省了運算時間。算法實例表明，該算法能獲得一定保形效果。
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