快捷Hermite径向基函数曲面重建

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简介：
简介：本文提出了一种基于Hermite型径向基函数的快速曲面重建算法，适用于散乱数据点集，具有高效性和准确性。在这篇论文中，我们提出了一种使用局部支撑径向基函数对三维散乱点进行Hermite插值或逼近的快速曲面重构方法。通过构造给定数据点集的一个层次结构，并采用逐层精化的方式实现了全局曲面重构的效果，解决了因使用局部支撑径向基函数导致的问题。此外，我们设计了一种基于逼近误差导向的径向基函数中心点选择策略，以减少每层进行插值的数据点数量，从而使Hermite径向基函数曲面重构方法能够处理百万以上规模的点云数据。实验结果显示，我们的方法适用于极度非均匀分布或带噪声的点云数据的曲面重构。

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快捷Hermite径向基函数曲面重建

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简介：本文提出了一种基于Hermite型径向基函数的快速曲面重建算法，适用于散乱数据点集，具有高效性和准确性。在这篇论文中，我们提出了一种使用局部支撑径向基函数对三维散乱点进行Hermite插值或逼近的快速曲面重构方法。通过构造给定数据点集的一个层次结构，并采用逐层精化的方式实现了全局曲面重构的效果，解决了因使用局部支撑径向基函数导致的问题。此外，我们设计了一种基于逼近误差导向的径向基函数中心点选择策略，以减少每层进行插值的数据点数量，从而使Hermite径向基函数曲面重构方法能够处理百万以上规模的点云数据。实验结果显示，我们的方法适用于极度非均匀分布或带噪声的点云数据的曲面重构。

基于径向基函数曲面的矿体三维自动隐式建模方法

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本研究提出了一种基于径向基函数的矿体三维自动隐式建模方法，通过优化曲面拟合技术，提高了复杂地质结构的建模精度和效率。矿体三维建模与可视化是矿山信息化及数字矿山建设的关键环节。当前国内外矿业软件普遍采用基于序列剖面或分段平面边界多边形连接的显式方法进行矿体建模，这种方法需要大量人工干预，并且在数据更新后重建模型较为困难。为解决这些问题，本段落引入了径向基隐函数技术，提出了一种新的基于隐式曲面的自动矿体建模方法。该方法无需手动确定边界多边形，可以直接利用钻孔化验数据进行空间插值来构建三维模型，并能对夹石体单独建模；通过调整边界品位参数，可以实现自动化更新重建矿体三维模型。实验中针对某矿山的数据进行了不同边界品位的自动建模测试，结果表明基于径向基函数隐式曲面的方法具有高自动化程度、生成的模型光滑且无拓扑错误等优点，为国内数字矿山及地学三维软件的研发提供了新的解决方案。

径向基函数_MATLAB.rar

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本资源包含使用MATLAB实现径向基函数（RBF）的各种方法和应用示例，适用于机器学习、插值等领域研究与开发。本段落介绍了使用径向基函数配点法求解偏微分方程的数值方法，并进行了相应的数值模拟，同时提供了图形结果。

LBM3D.rar_三维多孔介质_三维重建_多孔_曲面重建_基于MATLAB的曲面重建

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这是一个关于利用MATLAB进行三维多孔介质的表面和内部结构重建的研究资源包，包含LBM（格子玻尔兹曼方法）与3D重建技术结合的具体实现代码及文档。适合研究三维材料微观结构、流体动力学等相关领域的研究人员使用。使用MATLAB进行三维曲面重构以模拟空间多孔介质。

径向基函数网络.wmv

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径向基函数网络是一种高效的前馈神经网络模型，以其快速收敛和良好的泛化能力著称。这种网络在模式识别、时间序列预测等领域应用广泛。基于MATLAB实现的径向基函数网络的视频详细展示了使用MATLAB进行实现的过程。

NURBS曲面的重建

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本研究探讨了基于点云数据的NURBS（非均匀有理B样条）曲面重建技术，旨在提高复杂几何形状的建模精度与效率。非常不错哦！亲们可以试试看，机会难得，千万不要错过。

径向基函数插值代码

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径向基函数插值代码是一种用于实现高效数据插值的技术方法，广泛应用于科学计算和工程设计中。此代码基于径向距离进行插值计算，能够处理高维空间中的复杂数据集。径向基函数插值的代码可用于一维、二维和三维数据的插值。

径向基函数神经网络

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径向基函数神经网络（RBFNN）是一种前馈型人工神经网络，采用径向基函数作为隐层激活函数。它以高效的逼近能力和快速的学习算法在模式识别、时间序列预测等领域广泛应用。在学习神经网络的过程中，我总结了一些经验和知识，希望能对大家有所帮助。

径向基函数神经网络

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径向基函数神经网络（RBFNN）是一种前馈型人工神经网络，采用径向基函数作为激活函数。它具有学习速度快、泛化能力强的特点，在模式识别和数据逼近等方面有广泛应用。 RBF神经网络全称径向基函数（Radial Basis Function）神经网络，是一种具有非线性映射能力的前馈型网络，在MATLAB环境中常用于解决函数逼近、分类及回归问题。这里提供了一个名为RBF.m的MATLAB代码示例，该文件包含了创建、训练和应用RBF网络的基本步骤，并且设计得简洁明了，易于理解和修改。 1. **RBF神经网络结构**： RBF网络由输入层、隐含层（即径向基函数层）以及输出层构成。其中输入层节点直接与输入数据对应而不进行任何计算；隐含层则使用如高斯函数等径向基函数作为激活函数，实现非线性变换；而输出层通常采用线性组合方式将隐含层结果转换为最终的网络输出。 2. **高斯函数**：高斯函数是RBF中最常用的基底之一，其数学形式可以表示为`exp(-γ||x-c||^2)`。这里，`c`代表中心向量而`γ`则作为扩散系数。此类型的函数因其良好的局部响应特性被广泛应用在处理具有复杂分布的数据问题上。 3. **网络训练**：在MATLAB中进行RBF网络的训练通常包括确定隐含层中的中心位置和扩散参数以及设定输出权重等步骤。具体的，可以通过最小化预测误差的方式来进行这些参数的选择。 4. **MATLAB代码实现**： RBF.m文件可能包含以下关键操作流程： - 数据预处理：对输入与目标数据进行标准化或归一化。 - 网络构建：定义网络的结构特征包括输入节点数、隐含层节点数目以及输出节点的数量。 - 参数设置：确定高斯函数中心位置和扩散系数，这些值可以随机初始化或者通过如K-means聚类算法来选择。 - 前向传播计算：利用径向基函数得出隐含层的激活结果。 - 网络训练调整权重：例如使用最小二乘法或梯度下降方法进行输出权重优化。 - 预测应用阶段：运用经过训练后的网络对新的输入数据做出预测。 5. **代码修改**：用户可根据具体问题的需求来灵活地改变上述步骤，如更改网络结构、改进参数选取策略或者调整训练算法等操作以满足特定需求。 6. **应用场景举例**： RBF神经网络广泛应用于模式识别、信号处理、控制工程以及图像处理等多个领域。通过适当的输入和目标数据设置，该代码可以被用于解决各种实际问题。 7. **学习与调试建议**：对于初学者而言，理解并执行这段代码有助于深入掌握RBF网络的工作原理；同时，在调试过程中观察诸如均方误差（MSE）或分类准确率等性能指标可以帮助评估模型效果。

基于径向基核函数的支持向量机函数拟合方法

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本研究提出了一种采用径向基核函数的支持向量机（SVM）算法，用于提高非线性数据的函数拟合精度和效率。通过优化参数配置，该方法在保持模型简洁性的前提下，实现了对复杂模式的有效学习与预测。在神经网络仿真作业中，设计支持向量机（SVM）实现一对数组的函数拟合。给定的数据集为：P=-1:0.1:1, T=[-0.96 -0.577 ...]。使用支持向量回归(SVR)及其相关工具svr、svrplot和svroutput进行仿真实验，其中核函数选用径向基函数(RBF)，惩罚因子设置为100，控制回归精度的不敏感参数设定为0.02。