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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

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