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

《吉林大學(xué)》 2009年

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇性集成的三維模型分類技術(shù)研究

蒯澄宇  

【摘要】： 隨著互連網(wǎng)和信息技術(shù)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(shù)得到了廣泛的重視和應(yīng)用。如何“準(zhǔn)確、快速、方便”的幫助用戶尋找相關(guān)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(shù)適用于處理高維度的海量數(shù)據(jù)。依賴模型分類的先驗(yàn)知識(shí),根據(jù)數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)構(gòu)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(duì)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(guān)比較而導(dǎo)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(jié)果的有效性。 本文將機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的“選擇性集成”思想應(yīng)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(luò)的分類方法。根據(jù)三維模型的人工分類結(jié)果,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)未知類別模型的分類,而選擇性集成則彌補(bǔ)了單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(duì)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(luò)個(gè)體,根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)個(gè)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(luò)對(duì)模型進(jìn)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(kuò)充三維模型庫(kù)方面也起到了積極的作用。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：TP391.7;TP183
【目錄】：

提要4-7

第1章 緒論7-12

1.1 三維模型檢索研究意義7-8

1.2 三維模型檢索研究現(xiàn)狀8-9

1.3 本文研究課題9

1.4 本文工作介紹9-11

1.5 內(nèi)容與組織11-12

第2章 三維模型分類技術(shù)相關(guān)研究12-20

2.1 特征空間設(shè)計(jì)12-16

2.2 分類器設(shè)計(jì)與判別函數(shù)16-17

2.3 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)與相似性度量17-18

2.4 三維模型數(shù)據(jù)庫(kù)18-20

第3章 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三維模型分類20-35

3.1 分類器的選擇20-21

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理21-23

3.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器23-26

3.3.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)23

3.3.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法23-26

3.4 三維模型分類中BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)26-35

3.4.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)26-28

3.4.2 BP 算法實(shí)現(xiàn)28-29

3.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果29-35

第4章 選擇性集成技術(shù)35-45

4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)35-36

4.2 集成學(xué)習(xí)36-37

4.3 選擇性集成37-45

4.3.1 選擇性集成思想的提出37-38

4.3.2 選擇性集成的理論基礎(chǔ)38-40

4.3.3 個(gè)體生成方式40-43

4.3.4 結(jié)論生成方式43-45

第5章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇性集成的三維模型分類45-64

5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇性集成對(duì)三維模型分類的有效性45-47

5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇性集成算法DLVSEN47-55

5.2.1 個(gè)體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生成47-48

5.2.2 差異度對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇性集成的影響48-49

5.2.3 基于差異度選擇性集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)49-50

5.2.4 局部有效性對(duì)選擇性集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化50-52

5.2.5 算法DLVSEN 描述52-54

5.2.6 算法的優(yōu)缺點(diǎn)54-55

5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果55-62

5.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)55-56

5.3.2 結(jié)果分析56-62

5.4 分類技術(shù)在模型庫(kù)組織中的應(yīng)用62-64

第6章 總結(jié)與展望64-66

參考文獻(xiàn)66-69

攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文69-70

致謝70-71

摘要71-74

Abstract74-76

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