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992.
基于SOFM神经网络构建的三角形网格模型可以实现测量点云压缩后的Delaunay三角逼近剖分,但该模型存在边缘误差。为减小三角形网格的边缘误差,改进了三角形网格模型的训练模式,提出了3步训练模式。第1步采用整个测量点云,对三角形网格模型中的所有神经元进行整体训练;第2步采用测量点云中的边界点集,对三角形网格模型中的网格边界神经元进行训练;第3步采用边界点集中的角点点集,对与边界角点匹配最佳的网格边界神经元进行训练。算例表明,应用该训练模式,可以有效减小三角形网格的边缘误差,三角形网格逼近散乱点云的逼近精度得到提高并覆盖散乱点云整体分布范围。 相似文献
993.
与集成电路(ASIC)性能日益强大、制造成本日益低廉相反,测试成本在不断增加,传统的测试技术已经不能满足高速、多时钟SOC芯片的测试要求,开发新的测试技术、降低测试成本已经成为必然。提出了一种软件自测试方法,它利用被测芯片的处理器核资源,通过执行测试程序来完成芯片的自我诊断。该方法可以实现芯片全速(At-Speed)测试,有效降低对高速、昂贵测试资源的依赖,可广泛应用于故障定位精度要求不高的测试过程中。最后,使用该自测试方法,在低成本测试机上实现了一款高性能音频SOC芯片测试。 相似文献
994.
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基于工程特征类的预算工程量自适应提取方法研究 总被引:5,自引:2,他引:3
提出一种基于施工图的建筑CAD与预算编制集成方法,通过对施工图逻辑结构和反映预算工程量的各类图形信息特点进行分析,提出了工程特征类信息的概念,采用模板和模式识别技术实现了多层构造类预算工程量的自动提取和定额自动套取,并在基于通用设计平台的概预算一体化系统中得到应用。 相似文献
997.
998.
999.
1000.