在通过对国内外相关的学术期物(如《计算数学》、《测绘学报》等)，以及国内外相关学术会议和网站的论文进行了学习和研究。数据插值和拟合中的应用研究主要是解决各种数据处理和分析问题，有着专业系统的研究过程和很好的发展前景。通过研究和开发，从而使数据插值与拟合具有一定的理论依据。尤其是关于数据插值和拟合在测量数据分析处理上的应用有着各种研究成果。然而，由于现实情况的复杂多变性，数据插值与拟合在测量数据分析处理上有着很好的研究和发展前景，许多能够优化和创新的问题还需要去研究和发现。改进与应用插值与拟合算法以及如何得到正确的模型一直是研究的一个相对较热的领域。39522
在国外，McLain在70年代最先提出了移动最小二乘法(Moving least-squares)[11]。1981 年，McAllister 提出了用三次样条函数进行插值拟合的算法[12]。1998 年，Levin 提出了一种移动最小二乘法进行曲线拟合的方法[13]，并利用离散数据缺失点进行排序的方法，对曲线拟合是更精确的近似方法。2001年，Laveyr给出了一种用三次光滑B样条和自然样条方法进行插值拟合测量数据点的新方案。
在国内，丁克良等人提出了正交最小二乘曲线拟合方法[14]，该方法的主要思想是考虑每个参数的误差，来确保每个数据点的正交残差平方和达到最小。实验结果表明了该方法拟合效果要比传统的最小二乘法精确的多。高伟、姜水生根据实际测量数据的特点，提出了分段曲线拟合与离散度加权的数据误差处理方法[15]，该方法主要应用于那些具有良好曲线特征的数据误差处理问题。论文网
在当今这个快速发展的各个工程领域，数据插值与拟合的实践和研究具有巨大的发展空间。 数据插值和拟合中的应用国内外研究现状:http://www.youerw.com/yanjiu/lunwen_39847.html