【摘 要】
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对于散乱点云模型上的大面积、跨面孔洞,逆向软件往往难以修补。为了提高孔洞修补精度、获得完整的点云模型,提出了对手受惩罚竞争学习算法（Rival penalized competitive lear
【基金项目】
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内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY16167);内蒙古自治区自然科学基金项目(2017MS(LH)0530)资助
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对于散乱点云模型上的大面积、跨面孔洞,逆向软件往往难以修补。为了提高孔洞修补精度、获得完整的点云模型,提出了对手受惩罚竞争学习算法（Rival penalized competitive learning,RPCL）和模糊C均值聚类算法（Fuzzy C-means,FCM）相结合的综合改进径向基函数神经网络（RBF）算法,建立了基于改进算法的点云孔洞修补模型,并以挖掘机斗齿和汽车模型为研究对象,利用RPCL-FCM-RBF联合算法对不同特征的点云孔洞进行了修补研究。结果表明,该算法在很大程度上提高了点云孔
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