基于RBF神经网络的三维残缺数据修补算法

• 作者: 俞子荣 熊邦书 王琪
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 三维残缺数据 RBF神经网络 孔洞修补 坐标变换
• 年，卷（期）: 2006,（16）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 50-52
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2585字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.16.017

摘要

提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的修补方法,该方法首先通过人工介入法在残缺数据的边界附近获取样本点集,并以其最小二乘拟合平面为基础建立局部坐标系;其次,在此局部坐标系下,将训练后的RBF神经网络仿真曲面用于残缺区域数据点重采;最后,将重采点集通过坐标反变换后,替代原始点云数据中的样本点集.对真实残缺数据进行修补实验,结果表明效果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊邦书	南昌航空工业学院电子工程系	78	617	11.0	22.0
2	王琪	南昌航空工业学院电子工程系	69	287	9.0	12.0
3	俞子荣	南昌航空工业学院电子工程系	52	277	10.0	14.0