逆向工程中基于SOFM和FCM的组合分区算法

• 作者: 刘雪梅 张树生 董文胜 黄绍林
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 模糊聚类 神经网络 逆向工程 点云分区
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 183-186
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1004-132X.2007.02.015

摘要

点云数据分区是逆向工程中至关重要的一步.提出基于自组织特征映射神经网络(SOFM)和模糊聚类(FCM)的组合分区算法.用SOFM算法进行粗略分区,SOFM收敛时的权值作为初始聚类中心,输入到FCM得到最后的分区结果,解决了FCM算法对初始值敏感的问题.分区结束时根据隶属度可识别出区域内部点和边界附近点,有利于后续的曲面几何特征参数的精确提取.实验结果表明,此分区算法是有效的,且具有较强的抗噪性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘雪梅	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	51	186	7.0	12.0
3	张树生	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	202	1793	22.0	32.0
4	董文胜	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	11	36	3.0	5.0
10	黄绍林		1	2	1.0	1.0