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基于成長型神經網絡的三次b樣條曲線重建畢業(yè)論文-文庫吧在線文庫

2025-08-24 13:56上一頁面

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【正文】 , 周儒榮 . 基于 SOM 的散亂數據點集的 B 樣條曲面重建 . 中國圖象圖形學 [6].周儒榮 , 張麗艷 , 蘇旭 , 等 . 海量散亂點的 曲面重建算法研究 . 軟件學報 , 20xx,12(2): 249~255. [7].靳蕃 . 神經計算智能基礎 ,西南交通大學出版社 , 20xx: 151~153. [8].王洪元 , 史國棟 . 人工神經網絡技術及其應用 , 中國石化出版社 , 20xx: 3~8. [9].蔣宗禮 . 人工神經網絡導論 , 高等教育出版社 , 20xx: 7~8. [10].施法中 . 計算機輔助幾何設計與非均勻有理 B 樣條 (CAGDamp。 做畢業(yè)設計的這段時光對我來說非常寶貴,因為這是我們每一位畢業(yè)生從學校走向社會,從理論走向實踐的轉折點,值得我去珍惜。本人完全意識到本聲明的法律結果由本人承擔。 (保密論文在解密后遵守此 規(guī)定) 作者簽名 : 二〇 一 〇年 九 月 二十 日 安徽建筑工業(yè)學院畢業(yè)設計 29 致 謝 時間飛逝,大學的學習生活很快就要過去,在這四年的學習生活中,收獲了很多,而這些成績的取得是和一直關心幫助我的人分不開的。郭謙功老師淵博的知識、嚴謹的作風和誨人不倦的態(tài)度給我留下了深刻的印象。 回首四年,取得了 些許成績,生活中有快樂也有艱辛。他無論在理論上還是在實踐中,都給與我很大的幫助,使我得到不少的提高這對于我以后的工作和學習都有一種巨大的幫助,感謝他耐心的輔導。 在我的十幾年求學歷程里,離不開父母的鼓勵和支持,是他們辛勤的勞作,無私的付出,為我創(chuàng)造良好的學習條件,我才能順利完成完成學業(yè),感激他們一直以來對我的撫養(yǎng)與培育。 另外,我還要感謝大學四年和我一起走過的同學朋友對我的關心與支持,與他們一起學習、生活,讓我在大學期間生活的很充實,給我留下了很多難忘的回憶。經過這次畢業(yè)設計,我的能力有了很大的提高,比如操作能力、分析問題的能力、合作精神、嚴謹的工作作風等方方面面都有很大的進步。對本文的研究做出重要貢獻的個 人和集體均已在文中以明確方式標明。 此外,系里為我們能順利的完成這次畢業(yè)設計,提供了各方面的條件使我們有良好的環(huán)境進行軟件設計,也使得設計能夠順利進行,對于他們給予的幫助表示衷心的感謝。 [14]. 計算機圖形學導論 James 等著 機械工業(yè)出版社 20xx5 安徽建筑工業(yè)學院畢業(yè)設計 26 致謝 本次畢業(yè)設計是在 王世東、李紅梅 老師的精心指導和熱心關切下完成的。算法適用于開放和封閉的曲線重建。 安徽建筑工業(yè)學院畢業(yè)設計 23 B樣條曲線重建技術的設計過程。 cp[n+1][2]=cp[n][2]。 cp[i+1][1]=cp[i+1][1]+d[1]。 cp[n+1][2]=cp[n][2]。i++) { cp[i+1][0]=sp[i][0]。 GLfloat d[3]。其數 學表達式如下 圖: 節(jié)點矢量如式 (4)。在實際應用中,常村子啊這樣一種需求,即給出型值點,反算出特征多邊形,然后再根據特征多邊形繪出B 樣條曲線;這種方 法有效地解決了計算機輔助幾何設計 (CAGD)中幾何造型的問題。工程中,一般三次 B樣條曲線曲面已經能滿足實際的需求了。運用 SOM神經網絡實現散亂數據的 B樣條曲線重建,改善網絡的學習效果、提高網絡的學習效率是關鍵問題。 2. 加入激勵輸入向量; 學習次數為 t 次時隨機加入輸入向量 12( ) : ( ) [ ( ) , ( ) , , ( ) ]nX t X t x t x t x t? , ( )( 1, 2, , )ix t i n? 表示對節(jié)點 i 的輸入。而在實際應用中,有時并不能提供所需的先驗知識,這就需要網絡具有能夠自學習的能力。 神經網絡的工作過程主要分為兩個階段:第一階段是學習期,各隱層節(jié)點狀態(tài)不變,個連接權值可通過學習來修改;第二階段是工作期,連接權值固定,隱層節(jié)點狀態(tài)變化,以達到某種穩(wěn)定狀態(tài)。每個處理單元有一個單一的輸出連接,這個輸出可以根據需要被分支成希望個數的許多并行連接,且這些并行連接輸出相同的信號,即相應處理單 元的信號,信號的大小不因分支的多少而變化。介紹了神經網絡的基本理論以及基于 SOM 網絡的曲線重建技術,在此基礎上提出了基于成長型神經網絡的三次 B 樣條重建技術并用 VC++ 編程 實現該技術的算法過程,驗證了技術的可行性。直至達到重建要求。 Xiao 等提出使用正交神經網絡重建曲線,但當點云具有明顯角點和較多噪聲數據時 ,文獻算法重建效果并不理想 . IVRISSIMTZIS 等提出使用成長型神經網絡以三角面片為基元重建實體模型。za K243。 dominant points。 作者簽名: 日期: 年 月 日 導師簽名: 日期: 年 月 日 指導教師評閱書 指導教師評價: 一、撰寫(設計)過程 學 生在論文(設計)過程中的治學態(tài)度、工作精神 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 學生掌握專業(yè)知識、技能的扎實程度 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 學生綜合運用所學知識和專業(yè)技能分析和解決問題的能力 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 研究方法的科學性;技術線路的可行性;設計方案的合理性 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 完成畢業(yè)論文(設計)期間的出勤情況 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、論文(設計)質量 論文(設計)的整體結構是否符合撰寫規(guī)范? □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 是否完成指定的論文(設計)任務(包括裝訂及附件)? □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、論文(設計)水平 論文(設計)的理論意義或對解決實際問題的指導意義 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文的觀念是否有新意?設計是否有創(chuàng)意? □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文(設計說明書)所體現的整體水平 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 建議成績: □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 (在所選等級前的□內畫“√”) 指導教師: (簽名) 單位: (蓋章) 年 月 日 評閱教師評閱書 評閱教師評價: 一、論文(設計)質量 論文(設計)的整體結構是否符合撰寫規(guī)范? □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 是否完成指定的論文(設計)任務(包括裝訂及附件)? □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、論文(設計)水平 論文(設計)的理論意義或對解決實際問題的指導意義 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文的觀念是否有新意?設計是否有創(chuàng) 意? □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文(設計說明書)所體現的整體水平 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 建議成績: □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 (在所選等級前的□內畫“√”) 評閱教師: (簽名) 單位: (蓋章) 年 月 日 安徽建筑工業(yè)學院畢業(yè)設計 2 教研室(或答辯小組)及教學系意見 教研室(或答辯小組)評價: 一、答辯 過程 畢業(yè)論文(設計)的基本要點和見解的敘述情況 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 對答辯問題的反應、理解、表達情況 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 學生答辯過程中的精神狀態(tài) □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、論文(設計)質量 論文(設計)的整體結構是否符合撰寫規(guī)范? □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 是否完 成指定的論文(設計)任務(包括裝訂及附件)? □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、論文(設計)水平 論文(設計)的理論意義或對解決實際問題的指導意義 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文的觀念是否有新意?設計是否有創(chuàng)意? □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文(設計說明書)所體現的整體水平 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不 及格 評定成績: □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 (在所選等級前的□內畫“√”) 教研室主任(或答辯小組組長): (簽名) 年 月 日 教學系意見:
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