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語言 |
| DC.contributor | 機械工程學系 | zh_TW |
| DC.creator | 林家任 | zh_TW |
| DC.creator | Chia-Ren Lin | en_US |
| dc.date.accessioned | 2005-7-12T07:39:07Z | |
| dc.date.available | 2005-7-12T07:39:07Z | |
| dc.date.issued | 2005 | |
| dc.identifier.uri | http://ir.lib.ncu.edu.tw:444/thesis/view_etd.asp?URN=92323139 | |
| dc.contributor.department | 機械工程學系 | zh_TW |
| DC.description | 國立中央大學 | zh_TW |
| DC.description | National Central University | en_US |
| dc.description.abstract | 由於電腦軟體科技以及人工智慧理論的進步，對於傳統群組技術（Group Technology）僅能用編碼來描述物體外型分類之缺點，目前已經能夠利用電腦來自動完成物體外型分類與比對的工作，但因為2D圖形輪廓外形上的多樣性，因此對於不同圖形輪廓之間的校準比對，其困難度遠高於一般數值或文字之比對。
本研究針對2D的圖形輪廓，利用平面橢圓物件近似的概念，結合類神經網路良好的非線性分類功能，且根據類神經網路的輸出所對應之近似平面橢圓的參數（即輪廓特徵值），而將兩相似之2D圖形輪廓進行初步的分類與對齊，接著再利用ICP演算法進行微調的幾何校準比對工作。在本文最後的實例分析中，分別以四種不同的例子進行綜合比較，並且對於本論文所提出的研究方法進行驗證。 | zh_TW |
| DC.subject | 邊界方塊 | zh_TW |
| DC.subject | 倒傳遞類神經網路 | zh_TW |
| DC.subject | ICP演算法 | zh_TW |
| DC.subject | Bounding box | en_US |
| DC.subject | Back-Propagation Naural Network | en_US |
| DC.subject | Iterative Closest Point Algorithm | en_US |
| DC.title | 類神經網路於橢圓近似包覆與其應用之研究 | zh_TW |
| dc.language.iso | zh-TW | zh-TW |
| DC.type | 博碩士論文 | zh_TW |
| DC.type | thesis | en_US |
| DC.publisher | National Central University | en_US |