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基于谱特征和深度信任网络的三维模型分类
  • ISSN号：1001-3997
  • 期刊名称：《机械设计与制造》
  • 时间：0
  • 分类：TH16[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构：[1]中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁沈阳110016, [2]中国科学院研究生院,北京100049
  • 相关基金：973项目—数学机械化方法及其在数字化设计制造中的应用（2011CB302400）
作者： 高恩阳[1,2], 刘伟军[1], 王天然[1], 邓华波[1]
关键词： 模型分类, 深度信任网络, 特征提取
中文摘要：

在CAD/CAM技术中,三维模型的分类问题是重要的问题。以往的工作主要考虑刚性模型分类问题。由于存在非刚性变形,大大增加了三维模型分类问题的难度。针对非刚性三维模型分类问题进行了研究,提出了一种基于谱特征和深度信任网络的三维模型分类方法。首先,提取一个三维模型的谱特征;之后,通过深度信任网络对该模型进行降维;最后通过支持向量机进行判别分类。实验表明,提出的方法能有效地描述非刚性三维模型的内在特征,取得了较好的分类效果。

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期刊信息
  • 《机械设计与制造》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国教育部
  • 主办单位:辽宁省机械研究院 东北大学
  • 主编：张义民
  • 地址：沈阳市皇姑区北陵大街56号
  • 邮编：110032
  • 邮箱：mdm1963@163.com
  • 电话：024-86899120 86894543
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-3997
  • 国内统一刊号：ISSN：21-1140/TH
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 中文核心期刊,中国科技核心期刊,辽宁省优秀科技期刊一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:30635