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曲面重建是CAGD中的重点研究课题，而神经网络具有很好的非线性逼近能力，文中将二者结合，给出了一种利用神经网络将三维数据点拟合为NURBS曲面的方法。提出的前馈型神经网络包含四个隐层，其中一层的激活函数为B样条基函数。由数学推导可知，该网络可以表达NURBS曲面，通过对控制顶点及其权重的学习，可以用该网络来重建NURBS曲面。权值的调整通过误差反传与梯度下降法实现。实验结果表明，文中提出的方法是可行的。