【摘 要】
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为了克服目前组合曲面提取特征点算法中阈值选取困难导致边界特征点误判的缺点,在对组合曲面特性进行分析的基础上,提出了一种基于离群算法的组合曲面特征点提取算法.该算法
【机 构】
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浙江大学计算机学院人工智能研究所,浙江大学机械设计研究所,浙江大学计算机学院人工智能研究所
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为了克服目前组合曲面提取特征点算法中阈值选取困难导致边界特征点误判的缺点,在对组合曲面特性进行分析的基础上,提出了一种基于离群算法的组合曲面特征点提取算法.该算法根据曲面特性定义了曲面域和曲面域深度,在空间统计学基础上引入正态分布的标准单位数和置信系数,采用空间数据挖掘中的离群算法提取组合曲面特征点.通过在某型摩托车零件中的应用,表明了该方法可以有效地避免阈值选取问题,且证明了该算法的有效性和实用性.
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