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将颅面模型数据分区问题转换为一种模式分类问题,给出了一种网格模型上多尺度的特征处理方法,提出了一种基于核方法的支持向量数据域描述（SVDD）数据分区方法。实验证明,该分区方法能快速、有效地对颅面模型的特征区域进行精确合理的分区,且能够适用于有复杂轮廓与形状的特征区域。
基于SVDD的颅面模型数据分区方法
【摘 要】
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将颅面模型数据分区问题转换为一种模式分类问题,给出了一种网格模型上多尺度的特征处理方法,提出了一种基于核方法的支持向量数据域描述（SVDD）数据分区方法。实验证明,该分区
【机 构】
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西北大学信息科学与技术学院,北京师范大学信息科学与技术学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2012年12期
【基金项目】
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国家自然科学基金面上资助项目(61172170);西北大学研究生自主创新基金资助项目(10YZZ15)
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