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内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号 邮编: 010021
作者机构:广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530004 广西民族大学数学与计算机科学学院广西南宁530006
出 版 物:《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)
年 卷 期:2007年第28卷第10期
页 面:2405-2407页
学科分类:08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
基 金:国家自然科学基金项目(60461001) 广西自然科学基金项目(0542048)
摘 要:提出一种基于径向基(RBF)函数神经网络的曲线重构学习方法,即由描述物体轮廓特征的样本点作为RBF神经网络的学习样本,利用RBF神经网络强大的函数逼近能力对样本点进行学习和训练,从而仿真出包含这些样本点的原始曲线,同时对于曲线一些样本点缺少的情况下,仍然能构通过调整参数训练得到这些样本点的原始拟和曲线。实验表明,基于径向基(RBF)函数的神经网络具有很强的物体边界描述能力和缺损修复能力。