利用模糊神经网络实现逆向工程中的区域分割

论文提出了一种改进的模糊自组织特征映射网络(fuzzySOFM),它不仅显著加快了聚类的速度,而且算法简单。该网络采用由数据点的坐标、估算出的法矢量和曲率构成的八维特征向量作为输入,快速地实现了逆向工程中点云数据的区域分割。与现有方法相比,该方法具有以下优点:第一,具有更高的聚类速度,并可以直接处理含噪声数据;第二,聚类的结果与数据输入的顺序无关;第三,能利用数据的隶属度快速提取出特征线数据,从而将基于面的分割和基于线的分割结合起来。实验结果证明了这种方法的有效性。