基于RBF神经网络预拟合的B样条曲面反求

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摘要：利用径向基函数(RBF)神经网络算法对来自曲面原型的散乱测量数据点进行预拟合，通过径向基函数与隐层权值的线性组合来映射自由曲面的数学模型，并将该数学模型转化为双三次B样条曲面，既精确、快捷地反求了曲面原型，符合光顺、抗噪的要求，又具备CAD／CAM系统中几何模型实用、标准的表达形式，符合可编辑、可交换的要求．

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90188A/200306/7888680.html

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关键词：神经网络 神经网 RBF cqvip 数学模型 反向工程 散乱数据 曲面重构 径向基函数 神经网络