| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-29页 |
| ·逆向工程的基本原理及其应用 | 第14-15页 |
| ·逆向工程的研究内容 | 第15-23页 |
| ·RBF 和神经网络技术在逆向工程中的应用研究现状 | 第23-25页 |
| ·本文的选题背景和研究内容 | 第25-29页 |
| 第二章 RBF 和神经网络基本理论 | 第29-41页 |
| ·RBF 基本理论 | 第29-34页 |
| ·神经网络基本理论 | 第34-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 基于RBF 神经网络的三角网格模型的修复 | 第41-59页 |
| ·三角网格模型的基本描述 | 第42-44页 |
| ·三角网格模型孔洞的基本类型和相关定义 | 第44-45页 |
| ·三角网格模型孔洞的检测 | 第45-46页 |
| ·修复方法的描述 | 第46-55页 |
| ·本章小结 | 第55-59页 |
| 第四章 基于RBF 的三角网格模型的修复 | 第59-75页 |
| ·一般孔洞的修复 | 第59-62页 |
| ·岛屿孔洞的修复 | 第62-63页 |
| ·非封闭孔洞的修复 | 第63-64页 |
| ·带属性的三角网格模型孔洞的修复 | 第64-66页 |
| ·应用实例 | 第66-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 第五章 基于CSRBF 的模型重建 | 第75-89页 |
| ·点集简化及其基于CSRBF 的曲面重建 | 第77-82页 |
| ·基于CSRBF 的等距面生成 | 第82-86页 |
| ·关于 CSRBF 支撑半径取值的讨论 | 第86-87页 |
| ·本章小结 | 第87-89页 |
| 第六章 基于SOM 神经网络的模型重建 | 第89-113页 |
| ·B 样条曲面重建基本理论 | 第90-93页 |
| ·基于SOM 神经网络的散乱数据B 样条曲面重建算法 | 第93-101页 |
| ·基于SOM 神经网络的分片光滑B 样条曲面拟合 | 第101-111页 |
| ·本章小结 | 第111-113页 |
| 第七章 总结与展望 | 第113-115页 |
| ·全文工作总结 | 第113-114页 |
| ·今后工作展望 | 第114-115页 |
| 参考文献 | 第115-125页 |
| 致谢 | 第125-126页 |
| 在学期间的研究成果和发表的学术论文 | 第126页 |