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基于神经网络和稀疏表示的几何造型理论与方法研究
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基于神经网络和稀疏表示的几何造型理论与方法研究
论文目录
摘要
第1-10页
ABSTRACT
第10-21页
符号及缩写一览
第21-23页
第一章 绪论
第23-53页
· 课题来源
第23页
· 研究背景和意义
第23-26页
· 国内外研究现状
第26-49页
· 几何造型
第26-27页
· 曲线逼近与混合
第27-29页
· 曲面重建
第29-34页
· 超曲面重建
第34-35页
· 神经网络
第35-39页
· 稀疏表示
第39-49页
· 本文研究的问题及结构
第49-53页
· 主要研究内容
第49页
· 内容组织
第49-53页
第二章 曲面上曲线逼近与混合
第53-74页
· 引言
第53-54页
· 基于随机权网络的曲面上曲线逼近
第54-60页
· 单隐层前向神经网络
第54-55页
· 随机权网络学习训练算法
第55-56页
· 基于正则化随机权网络的曲线逼近
第56-58页
· 实验结果与分析
第58-60页
· 球面上的曲线混合
第60-68页
· 问题提出
第60-62页
· 球面上的C0曲线混合
第62页
· 球面上的C1曲线混合
第62-64页
· 球面上的C2曲线混合
第64-65页
· 实验结果与分析
第65-68页
· 改进的球面上曲线混合
第68-72页
· 几何连续性
第68-69页
· 改进的球面曲线的C1混合
第69-70页
· 球面曲线的G~1混合算法
第70-71页
· 实验结果与分析
第71-72页
· 小结
第72-74页
第三章 基于随机权网络的曲面重建
第74-89页
· 引言
第74页
· 基于随机权网络的曲面重建算法
第74-77页
· 基于调和随机权网络的曲面重建算法
第77-80页
· 试验结果和分析
第80-88页
· 小结
第88-89页
第四章 基于弹性随机权网络的高噪声点云的曲面重建
第89-107页
· 引言
第89页
· 弹性网
第89-91页
· 高噪声点云数据的曲面重建
第91-95页
· 问题提出
第91页
· 基于弹性随机权网络的曲面重建
第91-92页
· 弹性网的求解算法
第92-95页
· 实验结果与分析
第95-106页
· 小结
第106-107页
第五章 基于l1稀疏正则化的隐式曲面重建
第107-119页
· 引言
第107页
· 点云数据的分割
第107-108页
· 基于l1稀疏约束的点云数据的自适应简化算法
第108-112页
· 基于单位分解的隐式随机权网络的曲面重建
第112-116页
· 实验结果与分析
第116-118页
· 小结
第118-119页
第六章 球面上超曲面重建
第119-137页
· 引言
第119-120页
· 基于插值的球面上超曲面重建
第120-128页
· 问题提出
第120页
· 球面三角化
第120-121页
· 构造球面上基函数轮廓曲线
第121-124页
· 构造球面上基函数
第124-126页
· 球面上超曲面插值的实现
第126-127页
· 试验结果与分析
第127-128页
· 基于逼近的球面上超曲面重建
第128-136页
· 问题提出
第128-129页
· 基于正则化调和随机权网络的球面上超曲面重建
第129-130页
· 实验结果与分析
第130-136页
· 小结
第136-137页
第七章 结论与展望
第137-140页
· 结论
第137-139页
· 展望
第139-140页
参考文献
第140-163页
攻读博士期间已经发表、完成的学术论文
第163-165页
攻读博士学位期间所参与的项目
第165-166页
致谢
第166-167页
本篇论文共
167
页,
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