基于RBF神经网络NURBS的散乱数据点自由曲面重建

被引：23

作者：

范彦革

刘旭敏

陈婧

机构：

[1] 首都师范大学信息工程学院,首都师范大学信息工程学院,首都师范大学信息工程学院北京,北京,北京

来源：

计算机工程与应用 | 2005年 / 11期

关键词：

逆向工程; 曲面重构; 非均匀有理B样条; 神经网络; 径向基函数;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

根据径向基函数(RBF)神经网络可以用任意精度逼近任何非线性函数,以及强大的抗噪、修复能力等优点,该文采用RBF神经网络模型进行自由曲面重构,建立了适合曲面重构的径向基函数网络模型。进行了理论分析,并在非均匀有理B样条(NURBS)曲面上做了仿真试验。结果表明:该模型不仅能够有效地逼近不完善的、带有噪声的曲面,而且学习速度很快,提高了对破损、不完全曲面重建的效率和精度,得到的曲面光顺性好。

引用

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