基于径向基函数神经网络的二维零件图特征识别  

Features Recognitioning of 2-D Part Drawing Based on RBF Neural Network

作　　者：张建勋[1] 李琳[2] 韩逢庆[3] 

机构地区：[1]天津大学电信学院,天津300072 [2]重庆工学院车辆工程学院,重庆400050 [3]重庆工学院计算机科学与技术学院,重庆400050

出　　处：《计算机工程与应用》2005年第1期61-63,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：重庆工学院青年基金

摘　　要：文章研究用径向基函数神经网络识别二维零件图的形状特征信息。提出了零件图扩展属性矩阵的概念及求法,对AutoCADR2000进行了二次开发,完善了笔者开发的二维回转类零件图特征识别和提取系统,具有一定的理论和实用价值。The paper gives a new approach to solve the problem of features recognitioning and extracting form 2D part drawing by means of two layers RBF neural network.It brings forward a concept and arithmetic of part drawing expand property matrix.It develops a system recognitioning and extraction features form 2D revolution part drawing to by means of developing AutoCAD R2000 applications.Those works have higher theoretical and practical value.

关 键 词：径向基函数神经网络 二维零件图 特征识别 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]