计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2005年
11期
66-69
,共4页
逆向工程%曲面重构%非均匀有理B样条%神经网络%径向基函数
逆嚮工程%麯麵重構%非均勻有理B樣條%神經網絡%徑嚮基函數
역향공정%곡면중구%비균균유리B양조%신경망락%경향기함수
根据径向基函数(RBF)神经网络可以用任意精度逼近任何非线性函数,以及强大的抗噪、修复能力等优点,该文采用RBF神经网络模型进行自由曲面重构,建立了适合曲面重构的径向基函数网络模型.进行了理论分析,并在非均匀有理B样条(NURBS)曲面上做了仿真试验.结果表明:该模型不仅能够有效地逼近不完善的、带有噪声的曲面,而且学习速度很快,提高了对破损、不完全曲面重建的效率和精度,得到的曲面光顺性好.
根據徑嚮基函數(RBF)神經網絡可以用任意精度逼近任何非線性函數,以及彊大的抗譟、脩複能力等優點,該文採用RBF神經網絡模型進行自由麯麵重構,建立瞭適閤麯麵重構的徑嚮基函數網絡模型.進行瞭理論分析,併在非均勻有理B樣條(NURBS)麯麵上做瞭倣真試驗.結果錶明:該模型不僅能夠有效地逼近不完善的、帶有譟聲的麯麵,而且學習速度很快,提高瞭對破損、不完全麯麵重建的效率和精度,得到的麯麵光順性好.
근거경향기함수(RBF)신경망락가이용임의정도핍근임하비선성함수,이급강대적항조、수복능력등우점,해문채용RBF신경망락모형진행자유곡면중구,건립료괄합곡면중구적경향기함수망락모형.진행료이론분석,병재비균균유리B양조(NURBS)곡면상주료방진시험.결과표명:해모형불부능구유효지핍근불완선적、대유조성적곡면,이차학습속도흔쾌,제고료대파손、불완전곡면중건적효솔화정도,득도적곡면광순성호.
