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基于神经网络和稀疏表示的几何造型理论与方法研究

摘要第8-10页
ABSTRACT第10-12页
符号及缩写一览第21-23页
第一章 绪论第23-53页
    1.1 课题来源第23页
    1.2 研究背景和意义第23-26页
    1.3 国内外研究现状第26-49页
        1.3.1 几何造型第26-27页
        1.3.2 曲线逼近与混合第27-29页
        1.3.3 曲面重建第29-34页
        1.3.4 超曲面重建第34-35页
        1.3.5 神经网络第35-39页
        1.3.6 稀疏表示第39-49页
    1.4 本文研究的问题及结构第49-53页
        1.4.1 主要研究内容第49页
        1.4.2 内容组织第49-53页
第二章 曲面上曲线逼近与混合第53-74页
    2.1 引言第53-54页
    2.2 基于随机权网络的曲面上曲线逼近第54-60页
        2.2.1 单隐层前向神经网络第54-55页
        2.2.2 随机权网络学习训练算法第55-56页
        2.2.3 基于正则化随机权网络的曲线逼近第56-58页
        2.2.4 实验结果与分析第58-60页
    2.3 球面上的曲线混合第60-68页
        2.3.1 问题提出第60-62页
        2.3.2 球面上的C0曲线混合第62页
        2.3.3 球面上的C1曲线混合第62-64页
        2.3.4 球面上的C2曲线混合第64-65页
        2.3.5 实验结果与分析第65-68页
    2.4 改进的球面上曲线混合第68-72页
        2.4.1 几何连续性第68-69页
        2.4.2 改进的球面曲线的C1混合第69-70页
        2.4.3 球面曲线的G~1混合算法第70-71页
        2.4.4 实验结果与分析第71-72页
    2.5 小结第72-74页
第三章 基于随机权网络的曲面重建第74-89页
    3.1 引言第74页
    3.2 基于随机权网络的曲面重建算法第74-77页
    3.3 基于调和随机权网络的曲面重建算法第77-80页
    3.4 试验结果和分析第80-88页
    3.5 小结第88-89页
第四章 基于弹性随机权网络的高噪声点云的曲面重建第89-107页
    4.1 引言第89页
    4.2 弹性网第89-91页
    4.3 高噪声点云数据的曲面重建第91-95页
        4.3.1 问题提出第91页
        4.3.2 基于弹性随机权网络的曲面重建第91-92页
        4.3.3 弹性网的求解算法第92-95页
    4.4 实验结果与分析第95-106页
    4.5 小结第106-107页
第五章 基于l1稀疏正则化的隐式曲面重建第107-119页
    5.1 引言第107页
    5.2 点云数据的分割第107-108页
    5.3 基于l1稀疏约束的点云数据的自适应简化算法第108-112页
    5.4 基于单位分解的隐式随机权网络的曲面重建第112-116页
    5.5 实验结果与分析第116-118页
    5.6 小结第118-119页
第六章 球面上超曲面重建第119-137页
    6.1 引言第119-120页
    6.2 基于插值的球面上超曲面重建第120-128页
        6.2.1 问题提出第120页
        6.2.2 球面三角化第120-121页
        6.2.3 构造球面上基函数轮廓曲线第121-124页
        6.2.4 构造球面上基函数第124-126页
        6.2.5 球面上超曲面插值的实现第126-127页
        6.2.6 试验结果与分析第127-128页
    6.3 基于逼近的球面上超曲面重建第128-136页
        6.3.1 问题提出第128-129页
        6.3.2 基于正则化调和随机权网络的球面上超曲面重建第129-130页
        6.3.3 实验结果与分析第130-136页
    6.4 小结第136-137页
第七章 结论与展望第137-140页
    7.1 结论第137-139页
    7.2 展望第139-140页
参考文献第140-163页
攻读博士期间已经发表、完成的学术论文第163-165页
攻读博士学位期间所参与的项目第165-166页
致谢第166-167页

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