基于RBF神经网络NURBS的散乱数据点自由曲面重建

• 作者: 刘旭敏 范彦革 陈婧
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2005,（11）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 66-69
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3410字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.11.021

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘旭敏	首都师范大学信息工程学院	46	645	13.0	24.0
2	范彦革	首都师范大学信息工程学院	5	59	4.0	5.0
3	陈婧	首都师范大学信息工程学院	4	42	4.0	4.0