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Mesh Generation from Dense 3D Scattered Data Using Neural Network

Computer Aided Drafting,Design and Manufacturing 2004年第1期14卷 30-35页

作者： ZHANGWei JIANGXian-feng CHENLi-neng MAYa-liang DepartmentofMechanicalandElectronicEngineering ZhejiangUniversityCityCollegeHangzhou310015China CollegeofMechanicalandElectronicEngineering ZhejiangUniversityofTechnologyHangzhou310014China jinhuacollegeofprofessionandtechnology Jinghua321017China

An improved self-organizing feature map (SOFM) neural network is presented to generate rectangular and hexagonal lattic with normal vector attached to each vertex. After the neural network was trained, the whole scattered data were divided into sub-regions where classified core were represented by the weight vectors of neurons at the output layer of neural network. The weight vectors of the neurons were used to approximate the dense 3-D scattered points, so the dense scattered points could be reduced to a reasonable scale, while the topological feature of the whole scattered points were remained.

关键词： reverse engineering mesh generation neural network scattered points data extraction

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