径向基函数神经网络曲面数据破损修补

• 作者: 毋玉芝 闫娟
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 曲面破损 数据修补 径向基函数神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（7）
• 所属期刊栏目: CAD CAM
• 页码范围: 240-241,225
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.07.099

摘要

本文针对工业零件设计中曲面数据的破损问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的数据修补方法.阐述了数据修补方法的原理,设计了网络结构和训练算法,运用K均值算法实现隐层节点的中心初始化.通过两种曲面的数据进行训练,并对此两种曲面数据破损进行修补,结果表明,本文提出的曲面数据破损修补方法是有效的.