基于RBF神经网络预拟合的B样条曲面反求 |
| |
引用本文: | 周金宇,谢里阳.基于RBF神经网络预拟合的B样条曲面反求[J].东北大学学报(自然科学版),2003,24(6):556-559. |
| |
作者姓名: | 周金宇 谢里阳 |
| |
作者单位: | 东北大学,机械工程与自动化学院,辽宁,沈阳,110004 |
| |
基金项目: | 国家高技术研究发展计划项目(2001AA412020),辽宁省科学技术计划项目(2001216001) |
| |
摘 要: | 利用径向基函数(RBF)神经网络算法对来自曲面原型的散乱测量数据点进行预拟合,通过径向基函数与隐层权值的线性组合来映射自由曲面的数学模型,并将该数学模型转化为双三次B样条曲面,既精确、快捷地反求了曲面原型,符合光顺、抗噪的要求,又具备CAD/CAM系统中几何模型实用、标准的表达形式,符合可编辑、可交换的要求·
|
关 键 词: | 反向工程 散乱数据 曲面重构 径向基函数 神经网络 B样条 |
文章编号: | 1005-3026(2003)06-0556-04 |
修稿时间: | 2002年11月19日 |
B-spline Surface Reconstruction Based on RBFNN Pre-fitting |
| |
Abstract: | |
| |
Keywords: | reverse engineering scattered data surface reconstruction RBF neural network B-spline |
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录! |