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BP和RBF神经网络对复杂型面零件点云漏洞的修补应用 被引量：5
1
作者 王春香 张勇 +1 位作者 梁亮 王岩辉 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2018年第3期118-120,共3页
在难以利用软件成功修补复杂型面的较大漏洞情况下,为了获得精确和完整复杂型面零件点云的三维模型,应用BP和RBF神经网络对精度要求高的挖掘机斗齿内腔人为漏洞修补,误差对比分析表示,BP修补效果较RBF更佳。考虑到工程实际中应用,精度... 在难以利用软件成功修补复杂型面的较大漏洞情况下,为了获得精确和完整复杂型面零件点云的三维模型,应用BP和RBF神经网络对精度要求高的挖掘机斗齿内腔人为漏洞修补,误差对比分析表示,BP修补效果较RBF更佳。考虑到工程实际中应用,精度要求和效率上,以复杂型面点云机架为例,实验表明,BP算法取得了很好的修补效果,该修补方法在漏洞修补上比软件修补和RBF修补效果好且效率高,为后续复杂型面点云数据处理提供了参考依据。 展开更多
关键词 复杂型面 机架 BP和RBF神经网络 漏洞修补
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