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基于成长型神经网络以线段为基元的曲线重建
2010 年 工 程 图 学 学 报 2010
第6 期 JOURNAL OF ENGINEERING GRAPHICS No.6
基于成长型神经网络以线段为基元的曲线重建
1, 2 3 2
王世东 ， 张佑生 ， 王焕宝
（1. 中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室，安徽 合肥 230026;
2. 安徽建筑工业学院信息网络中心，安徽 合肥 230022;
3. 安徽三联学院计算机科学与技术系，安徽 合肥 230601 ）
摘 要：在逆向工程中，对基于散乱数据点的曲线重建研究有着重要的意义。曲线
可用线段基元逼近。提出使用成长型神经网络以线段为基元的曲线重建新算法。给定某一曲
线的散乱点集和一初始折线，新算法优化折线上的顶点位置，使折线更好地逼近散乱点；持
续分裂折线上活动性强的顶点和删除活动性最弱的顶点，使折线上顶点的分布更符合散乱点
数据的概率分布。实验结果表明，新算法能够取得良好的曲线重建效果。
关 键 词：曲线重建；成长型神经网络；散乱点
中图分类号：TP 391.9
文献标识码：A 文 章 编 号：1003-0158(2010)06-0051-05
Curve Reconstruction Using Line Segment Based on
Growing Cell Structures
1, 2 3 2
WANG Shi-dong , ZHANG You-sheng , WANG Huan-bao
( 1. The State Key Laboratory of Fire Science, The University of Science and Technology of China , Hefei Anhui 230026, China;
2. Information Network Center, Anhui University of Architecture, Hefei Anhui 230022, China;
3. The Department of Computer Science and Technology, Anhui Sanlian University, Hefei Anhui 230601, China )
Abstract: The study of curve reconstruction based on unorganized data points has great
importance in reverse engineering. Curve can be reconstructed with line segment Approximation.
The paper presents a new algorithm based on growing cell structures to realize curve
reconstruction using line segment.Given a set of unorganized data points and an initial po
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