基于RBF的點云數(shù)據(jù)三維重建技術(shù)研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩72頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、分類號密級單位代碼:學(xué) 號:1 0 6 9 7Z 0 0 3 2 4 2 l西 北 大 學(xué)碩士學(xué)位論文題目基士艘里鰱.:叁垂熬握三箜重建選盔盟愨作者疊重疊指導(dǎo)教師一.鏖室生一專業(yè)技術(shù)職務(wù)——童邀疊曼 學(xué)科( 專業(yè)) ——鹽簋墼堂 一答辯日期 學(xué)位授予日期二零零六年六月網(wǎng)絡(luò)模型,并將表示曲面的映射關(guān)系存儲于網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)接權(quán)值中,然后用微種群遺傳算法完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,確定權(quán)值向量,并將該網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于顯式和隱式曲面的重建.G a u s s

2、基函數(shù)的『F 定性保證重建問題解的存在性.微種群遺傳算法通過“起動,再起動”過程,使網(wǎng)絡(luò)既可避免早熟收斂,又有較快的收斂速度.R B F神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的容錯性和泛函逼近能力.?dāng)?shù)值實驗表明,該模型適合于散亂數(shù)據(jù)的光滑插值和缺陷表面的局部修復(fù).關(guān)鍵詞:隱式曲面,曲面重建,點云數(shù)據(jù),R B F 多變量插值,M u l t i —o r d e r 徑向基函數(shù),八叉樹遞歸分割,微種群遺傳算法,G a u s s 基函數(shù),R B F 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論