【摘 要】
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该论文介绍了基于神经网络的CAD工程图自动识别的研究与实现.项目的目的是实现 建筑工程预算工程量的自动计算.该研究需要对AutoCAD所画工程图的数据文件(DXF)进行识别和读取
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该论文介绍了基于神经网络的CAD工程图自动识别的研究与实现.项目的目的是实现 建筑工程预算工程量的自动计算.该研究需要对AutoCAD所画工程图的数据文件(DXF)进行识别和读取,提取出各咱图形元素的几何参数及关系参数,进而为自动计算工程量提供基础数据.论文介绍了DXF文件转换接口设计.对于不能通过DXF中的实体来识别的图形对象作者采用神经网络来进行知识学习和模式识别.文中构造并实现了能进行模式识别的神经网络模型,并提出了改进学习算法以加快收敛速度.这种神经网络分类器使识别系统具有自适应性、学习性和可拓展性等特点.该文采用了不变性.论文最后介绍了神经网络识别系统的实现,给出了实验结果及其分析.
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