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基于支持向量机的优化子采样曲面表示研究
  • 期刊名称:信息与控制, 37(1):108-112,2008,1
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西南科技大学制造科学与工程学院,四川绵阳621010, [2]西南交通大学电气工程学院,四川成都610031
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(10576027)
  • 相关项目:复杂几何结构的虚拟组装与辐射输运数值计算系统的耦合研究
中文摘要:

讨论了基于点云数据的曲面表示问题.采用ε-支持向量回归机和v-支持向量回归机实现点云数据的两次预处理.使用贪婪算法求解几何优化问题,从而得到点云数据的一个曲面表示,实验结果表明,所提方法具有建模光顺性好、处理速度快等优点.

英文摘要:

Curve expression based on point cloud is discussed, ε-Support Vector Regression Machine (ε- SVRM) and v-Support Vector Regression Machine (v-SVRM) are proposed to preprocess point cloud data twice. Geometrical optimization is solved by greedy algorithm, and a curve expression based on point cloud is obtained. Experiment results show that the proposed method is of such advantages as smooth curving and fast processing speed.

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