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期刊文章 逼近散乱点云数据的三角形网格精确剖分
出处:图学学报 2014年第2期共7页
摘要:基于自组织特征映射神经网络构建的三角形网格模型可以实现测量点云压缩后的Delaunay三角逼近剖分,但该模型... 显示全部
关键词: 逆向工程 三角形网格 神经网络 逼近误差 边缘误差 散乱点云
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期刊文章 逼近散乱数据的矩形网格边缘误差的减小研究
出处:机械设计与研究 2011年第1期10-12,共3页
摘要:基于SOFM神经网络构建的矩形网格模型可以实现密集散乱点数据自组织压缩,生成期望疏密程度和精度的双有序... 显示全部
关键词: 逆向工程 矩形网格 神经网络 边缘误差 散乱数据
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期刊文章 逼近点云的三角形网格的边缘误差减小研究
出处:计算机工程与应用 2011年第35期 196-198,共3页
摘要:基于SOFM神经网络构建的三角形网格模型可以实现测量点云压缩后的Delaunay三角逼近剖分,但该模型存在边缘... 显示全部
关键词: 逆向工程 三角形网格 神经网络 边缘误差 散乱点云
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期刊文章 精确逼近密集散乱点数据的矩形网格
出处:现代制造工程 2013年第1期31-37,共7页
摘要:基于自组织特征映射(Self-OrganizingFeatureMap,SOFM)神经网络构建的矩形网格模型可以实现密集散乱点数... 显示全部
关键词: 逆向工程 矩形网格 神经网络 逼近误差 边缘误差 散乱点数据
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