本文關鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡選擇性集成的三維模型分類技術研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《吉林大學》 2009年

基于神經(jīng)網(wǎng)絡選擇性集成的三維模型分類技術研究

蒯澄宇  

【摘要】： 隨著互連網(wǎng)和信息技術的迅速發(fā)展,三維模型開始大量產(chǎn)生,成為繼聲音、圖像和視頻之后的第四種多媒體數(shù)據(jù)類型。人們不再滿足于文本和圖片信息的檢索模式,三維模型檢索技術得到了廣泛的重視和應用。如何“準確、快速、方便”的幫助用戶尋找相關的三維模型,已成為三維模型檢索中亟待解決的問題。 分類技術適用于處理高維度的海量數(shù)據(jù)。依賴模型分類的先驗知識,根據(jù)數(shù)據(jù)集的特點構造分類函數(shù)或分類模型,把未知類別的樣本映射到給定類別中的某一類。對于三維模型數(shù)據(jù),優(yōu)秀的分類算法,可以避免因過多的無關比較而導致的檢索效率低等問題,也可以使檢索的范圍大幅度的縮小,有利于提高檢索的效率和檢索結果的有效性。 本文將機器學習領域中的“選擇性集成”思想應用到三維模型分類中,提出了一種選擇性集成BP(誤差逆?zhèn)鞑ニ惴?神經(jīng)網(wǎng)絡的分類方法。根據(jù)三維模型的人工分類結果,BP神經(jīng)網(wǎng)絡可以實現(xiàn)對未知類別模型的分類,而選擇性集成則彌補了單個神經(jīng)網(wǎng)絡分類存在的難于收斂、分類正確率不高等缺陷,該分類算法具有很好的有效性。 由于差異性對集成后的泛化誤差具有一定的影響,采用Bagging算法生成具有差異性的神經(jīng)網(wǎng)絡個體,根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡個體彼此之間差異度的不同,以及在模型空間上的局部有效性,選擇部分神經(jīng)網(wǎng)絡對模型進行集成分類。這種選擇性集成的方法表現(xiàn)出較好的分類能力,為三維模型分類提供了一種新的途徑,并在組織、擴充三維模型庫方面也起到了積極的作用。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2009
【分類號】：TP391.7;TP183
【目錄】：

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