神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在逆向工程曲面重建中的應(yīng)用研究.pdf

1、逆向工程是指根據(jù)實物測量獲得的數(shù)據(jù)重新構(gòu)造實物的數(shù)字化模型,它廣泛應(yīng)用于機械、醫(yī)學(xué)、電影動畫等領(lǐng)域.曲面重建是逆向工程中的關(guān)鍵技術(shù),將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于逆向工程領(lǐng)域、實現(xiàn)曲面重建還是一個新的課題.本文實現(xiàn)了大規(guī)模散亂數(shù)據(jù)點的簡化,對自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在曲面重建中的應(yīng)用和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)三角網(wǎng)格模型曲面的孔洞修補進行了研究.主要研究內(nèi)容和成果如下:(1)研究了對大規(guī)模散亂數(shù)據(jù)點的簡化技術(shù).在對散亂數(shù)據(jù)聚類的基礎(chǔ)上,用基于距離最近

2、和基于移動最小二乘兩種方法實現(xiàn)了散亂數(shù)據(jù)點的大量簡化,并在運行時間和簡化效果上對兩種方法進行了比較.(2)研究了運用自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)曲面重建的技術(shù).提出了一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化方法以及對數(shù)據(jù)模型進行分塊學(xué)習(xí)的算法,使得網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間顯著地減少,并改善了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效果.(3)研究了基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三角網(wǎng)格模型曲面的孔洞修補技術(shù),提出并實現(xiàn)了一種新的孔洞修補算法.該算法采用位于孔洞邊界上及其鄰近的數(shù)據(jù)點參與網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,網(wǎng)絡(luò)的輸