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在对测量数据进行曲线拟合辨识时，常用的误差指标，如均方根误差和误差平方和，没有考虑样本数据的概率统计特性。基于信息熵原理介绍了一种新的曲线拟合辨识方法。将曲线拟合过程看作加性信道，建立了曲线拟合模型。首先将样本数据进行多种曲线拟合，采用最大熵方法根据样本值估计出自变量的概率密度函数和信息熵；再根据拟合曲线计算拟合结果熵和误差熵，最后计算出拟合模型的互信息，选取互信息最大的曲线作为样本的最佳拟合曲线，并给出了应用实例。由于该方法充分考虑了样本数据的概率统计规律，因此能提高测量精度，具有更大的适用范围，对于测