| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·论文的研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文的主要工作和组织结构 | 第15-18页 |
| 第二章 智能计算的相关介绍 | 第18-26页 |
| ·概述 | 第18-19页 |
| ·遗传算法 | 第19-20页 |
| ·分布估计算法 | 第20-22页 |
| ·基于不同概率模型的分布估计算法 | 第22-25页 |
| ·变量无关的分布估计算法 | 第22-23页 |
| ·双变量相关的分布估计算法 | 第23-24页 |
| ·多变量相关的分布估计算法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于分布估计算法的 B 样条曲线的节点矢量的优化 | 第26-48页 |
| ·概述 | 第26-27页 |
| ·B 样条曲线 | 第27-28页 |
| ·B 样条曲线的定义 | 第27-28页 |
| ·计算 B 样条曲线上的点的德布尔算法 | 第28页 |
| ·轮廓数据的获取 | 第28-31页 |
| ·轮廓追踪 | 第29页 |
| ·轮廓数据的采样 | 第29-31页 |
| ·分布估计算法优化 B 样条曲线的节点矢量 | 第31-39页 |
| ·基础节点矢量的生成 | 第32-33页 |
| ·概率模型的构建 | 第33-36页 |
| ·算法描述 | 第36-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 基于分布估计算法的 B 样条曲线的控制顶点的优化 | 第48-56页 |
| ·概述 | 第48-49页 |
| ·平方距离最小化 | 第49-50页 |
| ·算法描述 | 第50-51页 |
| ·分布估计算法优化参数 B 样条曲线的整体思路 | 第51-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于分布估计算法的 B 样条曲面的优化 | 第56-68页 |
| ·概述 | 第56-57页 |
| ·B 样条曲面 | 第57-59页 |
| ·B 样条曲面的定义 | 第57-58页 |
| ·反算 B 样条曲面的控制顶点 | 第58-59页 |
| ·计算 B 样条曲面上点的德布尔算法 | 第59页 |
| ·最小二乘曲面逼近 | 第59-60页 |
| ·分布估计算法优化 B 样条曲面 | 第60-62页 |
| ·确定初始的节点矢量 | 第60-61页 |
| ·算法描述 | 第61-62页 |
| ·实验结果与分析 | 第62-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 结论与展望 | 第68-70页 |
| ·全文总结 | 第68-69页 |
| ·下一步研究工作 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 附录 | 第78-79页 |
| 一、在校期间发表的学术论文 | 第78页 |
| 二、在校期间参加的项目 | 第78页 |
| 三、在校期间获奖情况 | 第78-79页 |