基于自组织特征映射神经网络的点云数据分区

被引：2

作者：

刘雪梅

董文胜

张树生

洪歧

机构：

[1] 西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室

[2] 华北水利水电学院

来源：

关键词：

自组织特征映射; 神经网络; 数据分区; 逆向工程;

D O I：

10.19760/j.ncwu.zk.2004.02.017

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

自组织特征映射神经网络SOFM可以实现无监督的特征聚类.利用SOFM实现逆向工程中点云数据分区,通过改进SOFM网络初始权值方法以及引进能量函数控制迭代次数,提高了SOFM的分区效率.利用SOFM方法实现点云数据分区具有较强的容错性能,对测量数据点无任何要求.实例运行结果验证了此方法的可行性.

引用

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