| 目录 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·论文的研究背景及选题意义 | 第11-13页 |
| ·研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文的主要工作和组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 点云重构所需智能计算的相关介绍 | 第17-27页 |
| ·概述 | 第17-18页 |
| ·遗传算法 | 第18-21页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第18-19页 |
| ·优化问题用遗传算法求解的一般步骤 | 第19-21页 |
| ·人工免疫遗传算法 | 第21-23页 |
| ·粒子群优化算法 | 第23-25页 |
| ·PSO 算法基本原理 | 第23-24页 |
| ·PSO 的算法步骤 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于人工免疫遗传算法的 B 样条曲面重构和优化 | 第27-45页 |
| ·概述 | 第27-28页 |
| ·B 样条曲线的定义 | 第28-30页 |
| ·B 样条曲线上的点的计算--德布尔算法 | 第28-29页 |
| ·B 样条曲线的相关特性 | 第29-30页 |
| ·B 样条曲面的定义 | 第30-32页 |
| ·计算 B 样条曲面上点--德布尔算法 | 第31-32页 |
| ·最小二乘多项式曲线逼近 | 第32-35页 |
| ·点云的 B 样条曲面重构 | 第35-39页 |
| ·规则的点云 | 第35-37页 |
| ·不规则的散乱点云 | 第37-39页 |
| ·基于 IGA 的 B 样条曲面节点矢量的优化 | 第39-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 大规模复杂点云的 B 样条曲面重构 | 第45-61页 |
| ·概述 | 第45-46页 |
| ·B 样条曲面连续性调整 | 第46-51页 |
| ·B 样条曲面的 G0 连续性调整 | 第46-47页 |
| ·两相邻边之间的 G1 连续性调整 | 第47-49页 |
| ·次角点控制点关于 G1 连续性调整 | 第49-51页 |
| ·精度自适应的逼近 | 第51-52页 |
| ·实验结果 | 第52-60页 |
| ·与相关方法的对比和对比结果 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·全文总结 | 第61-62页 |
| ·下一步研究工作 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 附录 | 第69页 |
| 一、在校期间发表的学术论文 | 第69页 |
| 二、在校期间参加的项目 | 第69页 |
| 三、在校期间获奖情况 | 第69页 |