基于RBF神经网络的三维网格实体模型重构的研究
A New Approach to Constructing 3-Dimensional Grid Solid Geometry Model Based on RBF Neural Networks作者机构：株洲工学院株洲412008 清华大学自动化系北京100084
出 版 物：《机械科学与技术》 (Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering)
年 卷 期：2004年第23卷第10期
页 面：1249-1252页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081203[工学-计算机应用技术] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金项目 ( 5 0 2 740 80 ) 湖南省教育厅重点学科建设项目 ( 0 2C64 3 )资助
主 题：径向基函数 几何造型 三维表面模型 网格光顺 CAD CAM 人工智能 表面重建
摘 要：提出了一种新的基于RBF神经网络的重构三维网格实体模型的算法 ,输入是未知表面的采样点坐标集 ,输出是该未知表面的三维网格近似。同时提出了一个简便而有效的在三维域上三角形网格的Laplacian光顺造型方案 ,网格光顺的结果能保证重建的结果比较光滑。算法较传统的算法更精确和更可靠。
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