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基于神经网络的自由曲面重建

刘晨光  
【摘要】:自由曲面的重建在许多领域有着广泛的应用,并提出了许多有效方法和应用技术,而其最终目的就是要获得自由曲面的计算机模型。1995 年,P.Gu 和X.Yan提出利用BP 神经网络重构自由曲面,生成了光滑的无截断的曲面。自此,基于神经网络的自由曲面重建成为研究热点。本文针对BP 基本算法应用于曲面建模的缺点,提出自调整S 型函数方法,并利用条件轮回措施的共轭梯度法,同时调整权值系数和S 型函数的形状参数,使得收敛曲线能够迅速摆脱平缓的区域,加速了收敛进程。将这一改进的算法应用于BP 网重建自由曲面中,仿真结果表明,同BP 基本算法相比,在收敛速度和重建精度上均有较大程度的提高。


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