【正文】 是他們?cè)谖耶厴I(yè)的最后關(guān)頭給了我們巨大的幫助與鼓勵(lì)，給了我很多解決問(wèn)題的思路，在此表示衷心的感激。 四年的大學(xué)生活就快走入尾聲，我們的校園生活就要?jiǎng)澤暇涮?hào)，心中是無(wú)盡的難舍與眷戀。沒(méi)有他們的幫助，我將無(wú)法順利完成這次設(shè)計(jì)。 作者簽名 : 二〇 一 〇年 九 月 二十 日 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）使用授權(quán)聲明 本人完全了解 濱州學(xué)院 關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的規(guī)定。盡我所知，除文中已經(jīng)特別注明引用的內(nèi)容和致謝的地方外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果。以其淵博的知識(shí)，科學(xué)、深入、系統(tǒng)地給我們分析了本課題的研究方法，使我們對(duì)此系統(tǒng)有了全新的認(rèn)識(shí)。 安徽建筑工業(yè)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì) 24 參考文獻(xiàn) [1] 柯映林 ,王青 .反求工程中的點(diǎn)云切片算法研究 [J], 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào) , 20xx,17(8), P 1798~1802. Ke Yinglin ,LiAn . Extruded Surface Extraction Base on Unanized Point Cloud in Reverse Engineering[J], Journal of puter– aided design amp。 VC++編程實(shí)現(xiàn)基于成長(zhǎng)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的散亂數(shù)據(jù)點(diǎn)三次 B樣條曲線(xiàn)重建算法，并在微機(jī)上用該程序重建了 y=sinxcos2x曲線(xiàn)，驗(yàn)證了可行性。 其主要特點(diǎn)是根據(jù)給定型值點(diǎn)以及端點(diǎn)出的切矢量構(gòu)造出反算矩陣，從而能很好的計(jì)算出控制頂點(diǎn)。 if ((d[0]*d[0]+d[1]*d[1]+d[2]*d[2])maxD) { maxD=sqrt(d[0]*d[0]+d[1]*d[1]+d[2]*d[2])。 for (i=0。 cp[i+1][2]=sp[i][2]。 times=0。 現(xiàn)給出樣條曲線(xiàn)在端點(diǎn)處的切矢量 R。 本文以三次開(kāi)放 B 樣條曲線(xiàn)為例，研究了開(kāi)放均勻 B 樣條曲線(xiàn)反算過(guò)程中的一種通用算法。其主要特點(diǎn)是根據(jù)給定型值點(diǎn)以及端點(diǎn)出的切矢量構(gòu)造出反算矩陣，從而能很好的計(jì)算出控制頂點(diǎn) 。 學(xué)習(xí)規(guī)則 給定 n+1 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn) ip ,i=0,1,..., 0p 和 np 分別作為三次 B 樣條差值曲線(xiàn)的首末端點(diǎn)，把內(nèi)部數(shù)據(jù)點(diǎn) 1p , 2p ,..., 1?np 依次作為三次 B 樣條插值的分段連接點(diǎn)，則曲線(xiàn) 為 n段，因此，所求的三次 B 樣條插值曲線(xiàn)的控制頂點(diǎn) ib ,i=0,1,...,n+2 應(yīng)為 n+3 個(gè)。 常用的鄰域半徑 ()jNt的函數(shù)形式有：階梯函數(shù)、三角函數(shù)、高斯函數(shù)和 墨西哥草帽函數(shù)。 SOM 網(wǎng)絡(luò)是芬蘭學(xué)者 Kohonen 在 1980 年根據(jù)生理學(xué)規(guī)律提出的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)通常由稱(chēng)為訓(xùn)練樣本集的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù)分為三類(lèi)：第一類(lèi)數(shù)據(jù) 由一組向量 dNii Rx ??1}{ 表示；第二類(lèi)數(shù)據(jù)由一輸入向量 x和一輸出向量 y組成的數(shù)據(jù)集合 dNiii Ryx ??1},{ 表示， iy 通常被稱(chēng)為希望值或目標(biāo)值；第三類(lèi)數(shù)據(jù)無(wú)希望值或目標(biāo)值未曾給出。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元是神經(jīng)元，它是一個(gè)多輸入，輸出的非線(xiàn)性器件，其結(jié)構(gòu)模型如圖 22 所示，模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為： ???? nijiijj xwfty1)()( ? (61) 式中， ),...,2,1( nixi ? 為神經(jīng)元 j的輸入信號(hào)， ijw 為該神經(jīng)元與第 i個(gè)輸入信號(hào)的連接權(quán)值， j? 為該神經(jīng)元的閾值， )(tyj 為該神經(jīng)元 t 時(shí)刻的輸出信號(hào)， )(?f 為激勵(lì)函數(shù)，其有多種形式。 第二章 介紹了什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、 SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 GCS 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，簡(jiǎn)述了 基于 SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的散亂數(shù)據(jù) B樣條曲線(xiàn)重建算法。我在此大課題中承擔(dān)利用特征點(diǎn)反求控制點(diǎn)： 網(wǎng)上下載某些圖形的散亂點(diǎn)集作為研究與實(shí)驗(yàn)對(duì)象。 研究?jī)?nèi)容 應(yīng)用三維掃描所得物體表面的散亂點(diǎn)集合進(jìn)行三維重建，已成為當(dāng)前計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)熱門(mén)研究課題。 Lu 等對(duì)等 /變半徑過(guò)渡曲面特征提取進(jìn)行了研究。逆向工程的主要任務(wù)是由物理模型重建出幾何表示模型，通常包含 4個(gè)步驟：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、曲面擬合和 CAD模型重建。首先獲取散亂數(shù)據(jù)點(diǎn)的有序特征點(diǎn)：給定某一曲線(xiàn)的散亂點(diǎn)集和一初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元的位 置，使網(wǎng)絡(luò)更好地逼近散亂點(diǎn) 。除了文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)的成果作品。對(duì)本研究提供 過(guò)幫助和做出過(guò)貢獻(xiàn)的個(gè)人或集體，均已在文中作了明確的說(shuō)明并表示了謝意。 涉密論文按學(xué)校規(guī)定處理。unanized data points。 G233。 Jun 等研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的棱柱特征，如邊、孔等的識(shí)別。持續(xù)分裂網(wǎng)絡(luò)中活動(dòng)性強(qiáng)的神經(jīng)元和刪除活動(dòng)性最弱的神經(jīng)元 ,使有序神經(jīng)元的分布更符合散亂點(diǎn)數(shù)據(jù)的概率分布。 論文結(jié)構(gòu)的安排 本文重點(diǎn)討論 B樣條曲線(xiàn)重建研究的方法和現(xiàn)狀。這些處理單元具有局部?jī)?nèi)存，并可以完成局部操作。前饋型網(wǎng)絡(luò)主要是函數(shù)映射，可用于模式識(shí)別和函數(shù)逼近；反 饋型網(wǎng)絡(luò)主要作用于各種聯(lián)想存儲(chǔ)器和求解最優(yōu)化問(wèn)題。 自組織（ SOM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 多層感知器的學(xué)習(xí)和分類(lèi)是以一定的先驗(yàn)知識(shí)為條件的，即網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的調(diào)整是在監(jiān)督情況下進(jìn)行的。網(wǎng)絡(luò)權(quán)值 ijw 可以初始化為一隨機(jī)值。因此，可以將散亂數(shù)據(jù)作為輸入樣 本，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)后獲得的具有矩形拓?fù)涞娜S網(wǎng)格面可看作是一張逼近待重建曲面的基網(wǎng)格曲面，可以選擇 B樣條曲線(xiàn)作為該基網(wǎng)格曲面的幾何表示。 B 樣條曲線(xiàn) 安徽建筑工業(yè)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì) 15 B樣條遞推公式： ?? ??ni kii niuNdup 1 , ,...,1,0)()( 其中 ),...,1,0( nidi ? 為控制頂點(diǎn)，又稱(chēng)為德布爾點(diǎn)，順序連成的折線(xiàn)又稱(chēng)為 B樣條控制多邊形， ),...,1,0)((, niuN ki ? 稱(chēng)為規(guī)范 k次 B樣條基函數(shù)，是由節(jié)點(diǎn)矢量 ],...,[ 110 ??? knuuuU 按 CoxDe Boor遞推公式定義的 k次規(guī)范 B樣條基函數(shù)，表示如下： ??????????????????????? ?????????????000)()()(011,11111,10,規(guī)定其他uNuuuuuNuuuuuNUUUNkiikikikiikiikiiii (616) 按照如上定義，在定義式中取 k=3就是一條三次 B樣條曲線(xiàn)的數(shù)學(xué)表達(dá)式。同時(shí)，還具有一些良好的特例：三頂點(diǎn)共線(xiàn)制造拐點(diǎn)；四點(diǎn)共線(xiàn)制造直線(xiàn)；兩點(diǎn)重合制造切點(diǎn) ；三點(diǎn)重合制造尖點(diǎn)等。因此，所求的三次開(kāi)放均勻 B 樣條曲線(xiàn)的控制頂點(diǎn) Pi， i=0， 1,2， .， n +2有 n+3個(gè)控制頂點(diǎn)。 this function is used to pute control points from shapepoints for curve sp is the array of the shapepoints cp is the array of the controlpoints spNum is the number of shapepoints,spNum+2 will be the number of control points. 安徽建筑工業(yè)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì) 21 ***************************************************************************/ void putCtrlPoints_Curve(GLfloat sp[][3],GLfloat cp[][3],int spNum) { int i,n,times。in。 cp[n+1][1]=cp[n][1]。 cp[i+1][0]=cp[i+1][0]+d[0]。 cp[n+1][1]=cp[n][1]。 基于 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的散亂數(shù)據(jù) B樣條曲面重建算法和反求B樣條曲線(xiàn)的原理，這是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于逆向工程中曲線(xiàn)曲面重建工作的一個(gè)例子。 B樣條曲線(xiàn)重建算法，試驗(yàn)結(jié)果表明該算法十分有效，且具有重建速度快，不受散亂點(diǎn)數(shù)據(jù)量大小影響的特點(diǎn)。 [13]. Visual C++ 桌面應(yīng)用程序開(kāi)發(fā) Microsoft Corporation 著 清華大學(xué)出版社 20xx2。 他們?cè)谖业漠厴I(yè)設(shè)計(jì)過(guò)程中經(jīng)常給我提出許多關(guān)鍵性的問(wèn)題，使我受益匪淺。盡我所知，除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本設(shè)計(jì)（論文）不含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的作品成果。本次畢業(yè)設(shè)計(jì)是對(duì)我大學(xué)四年學(xué)習(xí)下來(lái)最好的檢驗(yàn)。 其次，我要感謝大學(xué)四年中所有的任課老師和輔導(dǎo)員在學(xué)習(xí)期間對(duì)我的嚴(yán)格要求，感謝他們對(duì)我學(xué)習(xí)上和生活上的幫助，使我了解了 許多專(zhuān)業(yè)知識(shí)和為人的道理，能夠在今后的生活道路上有繼續(xù)奮斗的力量。四年的風(fēng)風(fēng)雨雨，我們一同走過(guò)，充滿(mǎn)著關(guān)愛(ài)，給我留下了值得珍藏的最美好的記憶。在論文的撰寫(xiě)過(guò)程中老師們給予我很大的幫助，幫助解決了不少的難點(diǎn)，使得論文能夠及時(shí)完成，這里一并表示真誠(chéng)的感謝。感謝老師四年來(lái)對(duì)我孜孜不倦的教誨，對(duì)我成長(zhǎng)的關(guān)心和愛(ài)護(hù)。從他身上，我學(xué)到了許多能受益終生的東西。 首先非常感謝學(xué)校開(kāi)設(shè)這個(gè)課題，為本人日后從事計(jì)算機(jī)方面的工作提供了經(jīng)驗(yàn)，奠定了基礎(chǔ)。 學(xué)位論文作者（本人簽名）： 年 月 日 學(xué)位論文出版授權(quán)書(shū) 本 人及導(dǎo)師完全同意《中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)出版章程》、《中國(guó)優(yōu)秀 碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)出版章程》 (以下簡(jiǎn)稱(chēng)“章程” )，愿意將本人的學(xué)位論文提交“中國(guó)學(xué)術(shù)期刊（光盤(pán)版）電子雜志社”在《中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)》、《中國(guó)優(yōu)秀碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)》中全文發(fā)表和以電子、網(wǎng)絡(luò)形式公開(kāi)出版，并同意編入 CNKI《中國(guó)知識(shí)資源總庫(kù)》，在《中國(guó)博碩士學(xué)位論文評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)》中使用和在互聯(lián)網(wǎng)