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题名利用模糊神经网络实现逆向工程中的区域分割
被引量：8
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作者
张力宁
刘元朋
张定华
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机构
西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第31期33-35,56,共4页
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基金
航空基金项目(编号:00H53076)
国家教委博士点基金项目(编号:20006992)资助
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文摘
论文提出了一种改进的模糊自组织特征映射网络(fuzzySOFM),它不仅显著加快了聚类的速度,而且算法简单。该网络采用由数据点的坐标、估算出的法矢量和曲率构成的八维特征向量作为输入,快速地实现了逆向工程中点云数据的区域分割。与现有方法相比,该方法具有以下优点:第一,具有更高的聚类速度,并可以直接处理含噪声数据;第二,聚类的结果与数据输入的顺序无关;第三,能利用数据的隶属度快速提取出特征线数据,从而将基于面的分割和基于线的分割结合起来。实验结果证明了这种方法的有效性。
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关键词
模糊自组织特征映射
模糊聚类
数据分割
逆向工程
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Keywords
fuzzy self-organizing feature map,fuzzy clustering,segmentation,reverse engineering
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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