【摘 要】
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为了提高自组织特征映射网络算法中点云重建技术的质量、收敛速度和表面精度,提出一种动态生长的自组织神经网络算法.首先基于自组织神经网络算法,构造了球体三角网格作为神
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为了提高自组织特征映射网络算法中点云重建技术的质量、收敛速度和表面精度,提出一种动态生长的自组织神经网络算法.首先基于自组织神经网络算法,构造了球体三角网格作为神经网络的映射结构,正确选择拓扑邻域的环数,通过对大量无规则节点进行网络训练和学习达到神经元节点的分裂,改变了网络结构的固定性,并删除不稳定的网格节点;然后对网格进行优化,让神经元节点与输入的离散点保持更加的紧密,得到较好的点云重建结果.与自组织特征映射算法训练特性相比,该算法减少了计算量,提高了网络训练的收敛速度和离散点云重建的表面精度,特别是针
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