基于神经网络选择性集成的三维模型分类技术研究
| 提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| ·三维模型检索研究意义 | 第7-8页 |
| ·三维模型检索研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文研究课题 | 第9页 |
| ·本文工作介绍 | 第9-11页 |
| ·内容与组织 | 第11-12页 |
| 第2章 三维模型分类技术相关研究 | 第12-20页 |
| ·特征空间设计 | 第12-16页 |
| ·分类器设计与判别函数 | 第16-17页 |
| ·评价标准与相似性度量 | 第17-18页 |
| ·三维模型数据库 | 第18-20页 |
| 第3章 基于BP 神经网络的三维模型分类 | 第20-35页 |
| ·分类器的选择 | 第20-21页 |
| ·神经网络基本原理 | 第21-23页 |
| ·BP 神经网络分类器 | 第23-26页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第23页 |
| ·BP 神经网络学习算法 | 第23-26页 |
| ·三维模型分类中BP 神经网络实现 | 第26-35页 |
| ·BP 神经网络设计 | 第26-28页 |
| ·BP 算法实现 | 第28-29页 |
| ·实验结果 | 第29-35页 |
| 第4章 选择性集成技术 | 第35-45页 |
| ·机器学习 | 第35-36页 |
| ·集成学习 | 第36-37页 |
| ·选择性集成 | 第37-45页 |
| ·选择性集成思想的提出 | 第37-38页 |
| ·选择性集成的理论基础 | 第38-40页 |
| ·个体生成方式 | 第40-43页 |
| ·结论生成方式 | 第43-45页 |
| 第5章 基于神经网络选择性集成的三维模型分类 | 第45-64页 |
| ·神经网络选择性集成对三维模型分类的有效性 | 第45-47页 |
| ·神经网络选择性集成算法DLVSEN | 第47-55页 |
| ·个体神经网络的生成 | 第47-48页 |
| ·差异度对神经网络选择性集成的影响 | 第48-49页 |
| ·基于差异度选择性集成神经网络 | 第49-50页 |
| ·局部有效性对选择性集成神经网络的优化 | 第50-52页 |
| ·算法DLVSEN 描述 | 第52-54页 |
| ·算法的优缺点 | 第54-55页 |
| ·实验结果 | 第55-62页 |
| ·实验数据 | 第55-56页 |
| ·结果分析 | 第56-62页 |
| ·分类技术在模型库组织中的应用 | 第62-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 摘要 | 第71-74页 |
| Abstract | 第74-76页 |
