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基于遺傳退火算法的三維模型相似性計(jì)算

發(fā)布時(shí)間:2022-01-06 21:31
  隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的發(fā)展,三維模型的應(yīng)用越來(lái)越廣泛,如何在海量數(shù)據(jù)庫(kù)中快速準(zhǔn)確檢索出用戶所需模型成為當(dāng)今模型檢索領(lǐng)域的難點(diǎn)與熱點(diǎn)。針對(duì)以上模型檢索的問(wèn)題,本文研究了基于貪心算法、模擬退火算法和遺傳退火算法的CAD模型相似性計(jì)算方法。通過(guò)對(duì)比貪心算法、模擬退火算法和遺傳退火算法的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),得出遺傳退火算法能夠更有效地評(píng)估兩個(gè)模型之間相似程度。本文主要研究?jī)?nèi)容可分為以下幾個(gè)部分:首先,簡(jiǎn)要地介紹了國(guó)內(nèi)外模型相似性計(jì)算方法的研究現(xiàn)狀、三維模型的特征提取方式以及表示方法,列舉了目前CAD模型的特征提取方式和檢索方法?偨Y(jié)了目前CAD模型相似性計(jì)算面臨的問(wèn)題并討論了相關(guān)的解決方法。其次,詳細(xì)介紹了本文所用的模型相似性計(jì)算方法。利用模型面的邊數(shù)差異來(lái)計(jì)算源模型面與目標(biāo)模型面之間的形狀相似性。結(jié)合面的形狀相似性和面的鄰接關(guān)系來(lái)計(jì)算面的結(jié)構(gòu)相似性。以面的形狀相似性和結(jié)構(gòu)相似性為基礎(chǔ),構(gòu)造兩個(gè)模型的整體相似度矩陣。利用尋優(yōu)算法對(duì)該矩陣進(jìn)行搜索,得到兩個(gè)模型之間的最優(yōu)面匹配序列。以最優(yōu)面匹配序列為基礎(chǔ),計(jì)算兩個(gè)模型的整體相似性。最后,分析了貪心算法、模擬退火算法和遺傳算法的原理。詳細(xì)介紹了模擬退... 

【文章來(lái)源】:哈爾濱理工大學(xué)黑龍江省

【文章頁(yè)數(shù)】:64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景和意義
    1.2 CAD模型相似性計(jì)算的研究狀況
        1.2.1 課題來(lái)源
        1.2.2 課題的主要研究?jī)?nèi)容
    1.3 本文的組織結(jié)構(gòu)
第2章 三維模型處理方法的研究
    2.1 三維模型的表示
    2.2 三維模型的特征提取
    2.3 三維模型的處理
    2.4 模型相似性計(jì)算面臨的問(wèn)題及解決辦法
    2.5 本章小結(jié)
第3章 模型面相似性計(jì)算
    3.1 模型相似性
    3.2 源模型面與目標(biāo)模型面的形狀相似性
    3.3 源模型面與目標(biāo)模型面的結(jié)構(gòu)相似性
        3.3.1 模型面的鄰域結(jié)構(gòu)
        3.3.2 面結(jié)構(gòu)相似性計(jì)算
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于貪心算法和模擬退火算法的相似性計(jì)算
    4.1 貪心算法
        4.1.1 貪心算法概述
        4.1.2 貪心面匹配算法描述
        4.1.3 貪心算法實(shí)驗(yàn)內(nèi)容
    4.2 模擬退火算法
        4.2.1 模擬退火算法概述
        4.2.2 模擬退火面匹配算法描述
        4.2.3 模擬退火算法實(shí)驗(yàn)內(nèi)容
        4.2.4 貪心算法和模擬退火算法對(duì)比
    4.3 本章小結(jié)
第5章 基于遺傳退火算法的相似性計(jì)算
    5.1 遺傳算法
        5.1.1 遺傳算法的基本思想
        5.1.2 遺傳算法描述
    5.2 遺傳退火算法
        5.2.1 遺傳退火算法概述
        5.2.2 遺傳退火面匹配算法描述
        5.2.3 遺傳退火算法實(shí)驗(yàn)內(nèi)容
    5.3 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[2]融合制造語(yǔ)義的三維工序模型序列重用方法[J]. 喬虎,何俊,師治全,向穎.  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2019(08)
[3]基于多特征融合的三維模型檢索[J]. 張藝琨,唐雁,陳強(qiáng).  鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2019(01)
[4]基于投影圖像SURF特征提取的三維模型配準(zhǔn)[J]. 童立靖,劉博文.  圖學(xué)學(xué)報(bào). 2018(06)
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[6]融合信息熵和CNN的基于手繪的三維模型檢索[J]. 劉玉杰,宋陽(yáng),李宗民,李華.  圖學(xué)學(xué)報(bào). 2018(04)
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[8]關(guān)聯(lián)工藝引導(dǎo)的型腔類零件局部結(jié)構(gòu)檢索方法[J]. 黃瑞,蔣俊鋒,張樹(shù)生.  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2018(04)
[9]基于多模態(tài)信息的三維模型檢索算法[J]. 劉楠楠,王洪濤,郭洪斌,安陽(yáng),許磊.  南開(kāi)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(06)
[10]基于數(shù)據(jù)集分割的云工作流模型庫(kù)并行檢索方法[J]. 黃華,彭蓉,馮在文.  軟件學(xué)報(bào). 2018(11)



本文編號(hào):3573204

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