基于卷积神经网络知识识别算法的三维CAD模型分类研究

基于卷积神经网络知识识别算法的三维CAD模型分类研究

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/bettle_king/article/details/136725641

三维CAD模型的分类是工业设计中的重要环节，传统的自动分类算法由于特征描述提取的局限性，难以完整、准确地捕获三维模型的特征信息。本文提出了一种基于卷积神经网络的知识识别算法，以改进三维CAD模型的分类效果，并通过实验验证了该方法的有效性。

摘要

为了提高三维CAD模型的分类效果，本文结合卷积神经网络的知识识别算法，构建三维CAD模型classification模型。此外，本文还分析了卷积神经网络算法在三维CAD模型分类中的应用，改进了知识识别算法，构建了卷积神经网络的基本结构。此外，本文在改进算法的支持下构建了智能识别模型，设计实验验证本文的效果，并根据统计测试结果绘制了可视化显示统计图。通过实验研究，可以知道本文提出的基于卷积神经网络知识识别算法的三维CAD分类模型可以有效地提高CAD模型的分类效果。

方法

结论

由于工业CAD模型的分类需要丰富的专业领域知识，在大多数情况下，分类工作主要由工程师进行。传统的自动分类算法是通过用户设计一定的特征描述提取算法提取特征描述符，并利用机器学习算法完成对模型的自动分类。然而，由于三维模型本身的复杂性，这种由用户设计的特征描述符提取算法难以完整、准确地捕获三维模型的特征信息，表达能力有限。浅机器学习的缺点是，由于训练集和计算能力不足，限制了固有难以求解的函数的表达效果。本文结合卷积神经网络的知识识别算法构建三维CAD分类模型，提高三维CAD模型的分类效果，提高工业设计的工作效率。实验研究结果表明，本文提出的基于卷积神经网络知识识别算法的三维CAD分类模型可以有效地提高CAD模型的分类效果。

本文原文来自CSDN博客