计算机技术与发展
計算機技術與髮展
계산궤기술여발전
COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
2009年
9期
65-68
,共4页
曲面重建%神经网络%NURBS曲面
麯麵重建%神經網絡%NURBS麯麵
곡면중건%신경망락%NURBS곡면
曲面重建是CAGD中的重点研究课题,而神经网络具有很好的非线性逼近能力,文中将二者结合,给出了一种利用神经网络将三维数据点拟合为NURBS曲面的方法.提出的前馈型神经网络包含四个隐层,其中一层的激活函数为B样条基函数.由数学推导可知,该网络可以表达NURBS曲面,通过对控制顶点及其权重的学习,可以用该网络来重建NURBS曲面.权值的调整通过误差反传与梯度下降法实现.实验结果表明,文中提出的方法是可行的.
麯麵重建是CAGD中的重點研究課題,而神經網絡具有很好的非線性逼近能力,文中將二者結閤,給齣瞭一種利用神經網絡將三維數據點擬閤為NURBS麯麵的方法.提齣的前饋型神經網絡包含四箇隱層,其中一層的激活函數為B樣條基函數.由數學推導可知,該網絡可以錶達NURBS麯麵,通過對控製頂點及其權重的學習,可以用該網絡來重建NURBS麯麵.權值的調整通過誤差反傳與梯度下降法實現.實驗結果錶明,文中提齣的方法是可行的.
곡면중건시CAGD중적중점연구과제,이신경망락구유흔호적비선성핍근능력,문중장이자결합,급출료일충이용신경망락장삼유수거점의합위NURBS곡면적방법.제출적전궤형신경망락포함사개은층,기중일층적격활함수위B양조기함수.유수학추도가지,해망락가이표체NURBS곡면,통과대공제정점급기권중적학습,가이용해망락래중건NURBS곡면.권치적조정통과오차반전여제도하강법실현.실험결과표명,문중제출적방법시가행적.
