【摘 要】
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该文从工程应用的实际需求出发,针对当前逆向工程的模型重构方法中存在的问题,将人工神经网络的研究与逆向工程模型重构方法的研究相结合,提出了基于神经网络的逆向工程模型
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该文从工程应用的实际需求出发,针对当前逆向工程的模型重构方法中存在的问题,将人工神经网络的研究与逆向工程模型重构方法的研究相结合,提出了基于神经网络的逆向工程模型重构方法.该文讨论了逆向工程中现有的曲线曲面生夥方法的局限,通过对多层前馈网络的函数逼近能力的分析,证明了多层前馈网络能够逼近任意非线性函数.该文从生物神经元的多样性出发,对神经元的激励函数加以改进,提出了采用带参数的Sigmoid激励函数的多层前馈网络.通过人工构造的数据和工程的实际数据的多种测试和验证,验证了该文提出的改进前馈网络具有很强的函数逼近能力,将其用于逆向工程的曲线和曲面模型的重构可以有效弥补现有方法的缺陷,提高了重构模型的精度等级和光滑度,为逆向工程的曲线曲面模型重构提供了一个新的方法.
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