资源描述：
《基于深度学习的三维cad模型分类》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、分类号：TP391单位代码：11407密级：公开学号：20147186北方民族大学硕士学位论文基于深度学习的三维CAD模型分类3DCADmodelclassificationbasedonDeeplearningalgorithm学位申请人：刘钰鹏指导教师：白静副教授申请学位门类级别：工程硕士专业名称：计算机技术研究方向：三维CAD模型检索所在学院：计算机科学与工程学院论文完成日期：2016年3月独创性声明本人西明所里巧的论文是我个人在导师指导下进巧的研兜工作及取得的硏巧成取，，。尽我所知除了义中恃别加臥标注和致谢的地方外论义中不包含其他人已经发
2、表或撰写过的研巧成媒，也不包含巧获得化方巧族大学或其它教育机构…的学位或祀书而使用过的材料－’。与我同工作的同志对本研究所做的任何责献均已在论：史中作了明锦的说明并表巧了谢蟲。研究生签名；时间：３。年巧＞曰句（捉婚《５］关于论文使用授权的说明本人完全了脾北方段族大举有关保留、使用学化论文的规定，即：学校有权保巧送交论文的奠巧件和磁强．允许论文被齋阅和借闽，可从采用影印、缩印或扫描等赞制乎段保存、汇编学位论文。同蔥北方民族大学可Ｗ巧不岡芳式在不间媒化上发表、传播学位论文的余部或部分内容。（保密的学位论文在解密后应遵守此协谢
3、、研巧生豁名＞；时间：又年月２日Ｅ／／寻、ｆ复＾ｊｊ若？导师签名：：／时间＾年ｒ月（ｆｆ）北方民族大学2016硕士学位论文摘要摘要三维CAD技术已成为制造业企业在产品设计与制造环节不可或缺的辅助手段。通过调查与统计分析表明,设计师在开发新的产品的过程中,会有约40%的设计是沿用过去已存在的部件,会有近40%的设计是对已有设计进行改进,只有约20%的设计依凭全新的构思。能够正确分类、检索和重用已设计的三维CAD模型，可有效的降低产品设计时间,缩减产品设计成本。然而,传统的CAD模型分类过程中耗费的时间与资源代价高昂,工程师在单调冗长的操作中时
4、常会发生错误.因此针对于CAD模型，开发一种自动且快速的检索方法是十分必要的。基于深度学习在图像、自然语言等领域所取得的优秀的分类效果,本课题拟将深度学习技术引入三维CAD模型的分类当中,实现CAD模型无监督的分类。为了实现三维模型分类与深度学习算法的有效结合,本文做了以下两个方面的研究:由于三维模型本身的复杂性,无法将模型本身作为深度神经网络模型的直接输入，因此，需要选取适当的描述符对其进行预处理操作。通过对现有的三维模型的描述符的比对与研究，本文选择了可以将三维模型转换为参数化函数的基于形状的D2描述符。该描述符通过获取模型表面任意两点间的距离，利用形
5、状函数计算形状概率分布，对模型特征进行刻画，该计算过程相对简单。D2形状概率分布具有两个方面的优越性：一方面当三维CAD模型发生旋转、缩放、平移等变换时，D2描述符能够较好地刻画原始模型；另一方面，若模型出现较小的边界波动，D2描述符也具有相对理想的抗干扰性，该描述符所表征的信息是三维模型中较为原始的几何信息，支撑以此为基础的更高层信息的获取，因此一定程度地避免了因特征描述符初步抽取造成的信息丢失。通过对比现有的深度学习算法中的不同框架,了解多个框架的训练方式及特点,本文选择架构一个由多个限制性玻尔兹曼机(RestrictedBoltzmannMachin
6、e,RBM)堆叠而成的深度置信网络对三维模型进行分类学习训练。这种层次结构可以将三维模型数据进行从低维到高维的特征提取,从而较好的解I北方民族大学2016硕士学位论文摘要释模型数据。基于以上研究,本文基本实现了将深度学习算法和三维CAD模型分类的结合,通过三维CAD模型实例对该算法进行测试,初步验证了算法的有效性。关键字:深度学习,三维CAD模型,D2描述符,深度置信网络II北方民族大学2016硕士学位论文AbstractAbstract3DCADtechnologyhasbecometheindispensableandauxiliarymeansfort
7、hemanufacturingenterprisesintheproductdesignandproduction.Thestatisticsandresearchanalysisshowthatintheprocessofnewproductdevelopment:only20%designsaretotallynew,while40%designsarecreatedbyreuseofexistingproductdesignsdirectly,and40%designsarecreatedbypartiallymodifyingexistingprod
8、uctdesigns.Therefore,corre
