【摘 要】
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探讨了基于扩展的自组织特征映射神经网络的扫描式密集数据采集的测头半径三维补偿.构建了测头半径三维补偿神经网络模型及其训练算法.首先经过训练,神经网络将整个数字化点
【机 构】
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中国计量学院机电工程学院,杭州,310018
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探讨了基于扩展的自组织特征映射神经网络的扫描式密集数据采集的测头半径三维补偿.构建了测头半径三维补偿神经网络模型及其训练算法.首先经过训练,神经网络将整个数字化点群数据分成许多子区域,每个子区域用一个微切平面逼近；然后对子区域的分类核心,即神经元位置权重,沿微切平面法矢方向进行修正；最后根据微切平面的法线,对测头半径进行三维补偿.算例表明所创建的测头半径三维补偿神经网络模型有效可行.
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