首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

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!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号