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提出了利用Ｂｅｚｉｅｒ基函数神经网络重构自由曲面的方法。该方法能直接从神经网络的权值矩阵得到曲线的控制顶点／曲面的控制网络,通过神经网络的权值约束实现曲线段／曲面片之间的Ｇ＾１０、Ｇ＾１光滑拼接,给出了神经网络的构造学习过程,并用实例加以验证。 相似文献
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反向工程几何建模自动化系统 总被引：6，自引：0，他引：6
反向工程是利用实物模型测得的数据,构造ＣＡＤ模型,继而进行分析制造,几何建模是反向工程的关键技术,目前反向工程几何建模存在以下不足之处：（１）通用性差;（２）交互操作多;（３）大自然曲面拟合能力差;（４）系统集成度低。针对以上缺点,提出了反向工程几何建模自动化系统,利用柯西（Ｋｏｈｏｎｅｎ）自组织特征映射人工神经网络进行区域分割;利用具有特殊基函数的人工神经网络实现曲面几何参数的提取,网络仅值代表 相似文献
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用神经网络进行散乱点的区域分割 总被引：8，自引：0，他引：8
点云的区域分割实质上是根据点的局部几何特性的相似性对点进行分类,利用自组织特征映射神经网络（SOFM）方法可以实现无监督的特征聚类。使用SOFM进行反向工程中点云的区域分割,选用数据点的坐标、法向量六维向量作为SOFM的输入,通过改进SOFM的学习算法,加入输入权和距离权,加速了分割的速度和正确性。利用SOFM方法实现点云分割具有以下优点：不必限定面的类型;用户可以控制分区的个数;可以处理噪声数据,实例运行结果验证了此方法的可行性。 相似文献
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