神经网络和自适应模糊神经网两种算法在曲面重构中的比较

• 作者: 徐慧朴 林娜 马孜
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 逆向工程 曲面重构 神经网络 自适应模糊神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 页码范围: 200-203
• 页数: 4页
• 分类号: TPL81|TP183
• 语种: 中文

摘要

分析了应用于三维曲面重构中的神经网络和自适应模糊神经网络两种算法,并结合具体的应用例子对两种算法在物体三维模型重建及曲面再现中的优劣进行了比较.试验结果表明,在相同的网络模型训练时间及模型充分收敛的前提下,自适应模糊神经网(ANFIS)算法比神经网络(ANN)算法具有更快的收敛速度和更高的重构精度,而且ANFIS更适合对表面复杂的三维物体进行模型重构和曲面再现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐慧朴	大连海事大学自动化研究中心	15	63	5.0	7.0
2	马孜	大连海事大学自动化研究中心	42	506	13.0	20.0
3	林娜	大连海事大学自动化研究中心	3	18	2.0	3.0