基于神经网络选择性集成的三维模型分类技术研究

  本文关键词：基于神经网络选择性集成的三维模型分类技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

《吉林大学》 2009年

基于神经网络选择性集成的三维模型分类技术研究

蒯澄宇  

【摘要】： 随着互连网和信息技术的迅速发展,三维模型开始大量产生,成为继声音、图像和视频之后的第四种多媒体数据类型。人们不再满足于文本和图片信息的检索模式,三维模型检索技术得到了广泛的重视和应用。如何“准确、快速、方便”的帮助用户寻找相关的三维模型,已成为三维模型检索中亟待解决的问题。 分类技术适用于处理高维度的海量数据。依赖模型分类的先验知识,根据数据集的特点构造分类函数或分类模型,把未知类别的样本映射到给定类别中的某一类。对于三维模型数据,优秀的分类算法,可以避免因过多的无关比较而导致的检索效率低等问题,也可以使检索的范围大幅度的缩小,有利于提高检索的效率和检索结果的有效性。 本文将机器学习领域中的“选择性集成”思想应用到三维模型分类中,提出了一种选择性集成BP(误差逆传播算法)神经网络的分类方法。根据三维模型的人工分类结果,BP神经网络可以实现对未知类别模型的分类,而选择性集成则弥补了单个神经网络分类存在的难于收敛、分类正确率不高等缺陷,该分类算法具有很好的有效性。 由于差异性对集成后的泛化误差具有一定的影响,采用Bagging算法生成具有差异性的神经网络个体,根据神经网络个体彼此之间差异度的不同,以及在模型空间上的局部有效性,选择部分神经网络对模型进行集成分类。这种选择性集成的方法表现出较好的分类能力,为三维模型分类提供了一种新的途径,并在组织、扩充三维模型库方面也起到了积极的作用。

【关键词】：
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TP391.7;TP183
【目录】：

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