基于改进的极限学习机的三维网格模型分割方法研究

目录

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第一章 绪论

1.1 课题的来源

1.2 三维网格模型分割研究的背景及意义

1.3 三维网格模型分割的国内外研究现状

1.4 本文主要研究内容及章节安排

1.4.1 主要研究内容

1.4.2 章节安排

第二章 三维网格模型分割的相关技术

2.1 三维网格模型介绍

2.2 三维网格模型的特征描述子

2.2.1 曲率

2.2.2 形状直径

2.2.3 形状上下文

2.2.4 测地距离

2.3 三维网格模型分割的定义

2.4 三维网格模型分割的机器学习方法

2.4.1 卷积神经网络

2.4.2 极限学习机

2.5 元启发式算法

2.5.1 粒子群优化算法

2.5.2 差分进化算法

2.6 本章小结

第三章 基于蚁狮优化的极限学习机

3.1 极限学习机的基本理论

3.2 蚁狮优化算法的基本理论

3.3 蚁狮优化极限学习机

3.4 实验结果及评价

3.4.1实验环境

3.4.2实验数据

3.4.3实验结果及比较

3.5 本章小结

第四章 基于蚁狮优化的极限学习机的网格分割

4.1 分割实验步骤

4.2 实验结果及评价

4.2.1 实验模型与实验环境

4.2.2 参数设置

4.2.3 实验结果分析与比较

4.3 本章小结

第五章 融合差分变异的改进蚁狮优化算法及其应用

5.1 差分变异改进蚁狮优化算法的步骤

5.2 实验结果与分析

5.2.1 仿真实验环境

5.2.2 测试函数

5.2.3 实验结果

5.2.4 实验比较

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 本文工作总结

6.2 未来展望

参考文献

攻读硕士学位期间所取得的研究成果

致谢