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基于RBF神经网络集成的三维模型分类和检索被引量：4: 2013年; 针对单个神经网络难以对复杂的三维模型特征空间有足够的优化能力和泛化能力的问题,用Boosting方法变种和基于粒子群训练的RBF神经网络,形成特征空间对应的多个神经网络,然后将神经网络集成,给出三维模型的分类信息。在三维模型检索时,将神经网络集成输出的分类信息和特征空间上的距离信息进行加权计算,得到三维模型之间的相似度。实验结果表明,基于RBF神经网络集成的分类方法能有效提高三维模型的分类准确率;同时,考虑特征空间上模型间的距离和语义分类层次上模型间的距离,能够大大提高三维模型的检索精度。; 陈俊英王羡慧方亚萍; 关键词：三维模型检索语义检索

基于RBF神经网络集成的3D模型分类和检索方法: 本文主要研究了整合RBF神经网络集成分类信息进行3D模型检索的方法。在解决3D模型的分类问题时，用boosting方法集成RBF神经网络，解决小样本训练集的问题。在整合分类信息进行的检索中，把分类信息当做计算相似性时的一...; 陈俊英王羡慧方亚萍; 关键词：三维模型分类信息 RBF神经网络; 文献传递

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方亚萍