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空间散乱数据点的三角剖分是逆向工程的关键技术,本文提出了基于一种动态神经网络--神经元增长结构(Growing Cell Structure)的空间三角剖分新方法.这种方法具有可以直接处理带有噪声的数据,无需对数据进行平滑处理,网格规模可控,算法简单,生成的三角网格形状好等优点.
一种基于神经元增长结构（GCS）的空间散乱点三角剖分方法
【摘 要】
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空间散乱数据点的三角剖分是逆向工程的关键技术,本文提出了基于一种动态神经网络--神经元增长结构(Growing Cell Structure)的空间三角剖分新方法.这种方法具有可以直接处理
【机 构】
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西北工业大学现代设计与集成制造技术实验室
【出 处】
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机械科学与技术
【发表日期】
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2005年7期
【基金项目】
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航空科研项目，高等学校博士学科点专项科研项目
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