计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2006年
4期
161-164
,共4页
曲面重构%径向基函数%双三次B样条
麯麵重構%徑嚮基函數%雙三次B樣條
곡면중구%경향기함수%쌍삼차B양조
根据径向基函数神经网络(RBFNN)具有很强的非线性逼近能力,以及强大的抗噪、修复能力等优点,讨论了目前神经网络训练方法,提出将径向基函数神经网络应用于带有噪声数据散乱数据点自由曲面的重构,并对该方法理论上的可行性和实践上的实用性进行了讨论和验证.结果表明:径向基函数网络用于曲面重构, 不仅能够有效地逼近不完善的、带有噪声的曲面,而且拟合精度高、网络的训练速度快,说明了径向基函数神经网络应用于曲面重构问题的可行性,为解决反向工程的技术关键--自由曲面重构提供了一个新的途径.
根據徑嚮基函數神經網絡(RBFNN)具有很彊的非線性逼近能力,以及彊大的抗譟、脩複能力等優點,討論瞭目前神經網絡訓練方法,提齣將徑嚮基函數神經網絡應用于帶有譟聲數據散亂數據點自由麯麵的重構,併對該方法理論上的可行性和實踐上的實用性進行瞭討論和驗證.結果錶明:徑嚮基函數網絡用于麯麵重構, 不僅能夠有效地逼近不完善的、帶有譟聲的麯麵,而且擬閤精度高、網絡的訓練速度快,說明瞭徑嚮基函數神經網絡應用于麯麵重構問題的可行性,為解決反嚮工程的技術關鍵--自由麯麵重構提供瞭一箇新的途徑.
근거경향기함수신경망락(RBFNN)구유흔강적비선성핍근능력,이급강대적항조、수복능력등우점,토론료목전신경망락훈련방법,제출장경향기함수신경망락응용우대유조성수거산란수거점자유곡면적중구,병대해방법이론상적가행성화실천상적실용성진행료토론화험증.결과표명:경향기함수망락용우곡면중구, 불부능구유효지핍근불완선적、대유조성적곡면,이차의합정도고、망락적훈련속도쾌,설명료경향기함수신경망락응용우곡면중구문제적가행성,위해결반향공정적기술관건--자유곡면중구제공료일개신적도경.
