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J-GLOBAL ID：201802254710173213   整理番号：18A0960264

サポートベクトルマシンを用いたBスプライン曲線近似における学習結び目配置【JST・京大機械翻訳】

Learnt knot placement in B-spline curve approximation using support vector machines

著者 (3件)： Laube Pascal (Institute for Optical Systems, University of Applied Sciences Konstanz, Germany) ,  Franz Matthias O. (Institute for Optical Systems, University of Applied Sciences Konstanz, Germany) ,  Umlauf Georg (Institute for Optical Systems, University of Applied Sciences Konstanz, Germany)
資料名： Computer Aided Geometric Design  (Computer Aided Geometric Design)
巻： 62  ページ： 104-116  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0365C  ISSN： 0167-8396  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 曲線近似のための節配置は,幾何学的モデリングにおいて良く知られているが,まだ未解決の問題である。良好な近似を生み出すノット値を選択することは,主に発見的手法とユーザ経験に基づく挑戦的なタスクである。より高度なアプローチは,パラメトリック平均化から遺伝的アルゴリズムまでの範囲である。本論文では,Bスプライン曲線近似のための適切なノットベクトルを決定するために,サポートベクトルマシン(SVM)を用いることを提案した。SVMを訓練して,ノット配置が近似誤差を改善する逐次点雲の位置を同定した。訓練段階の後,SVMは各点集合位置,いわゆるスコアに割り当てることができる。このスコアは,点の幾何学的および微分幾何学的特徴に基づいている。それは次の近似におけるノットとして使用される各位置の品質を測定する。これらのスコアから,近似過程における反復または最適化を必要とせずに,最終ノットベクトルを構築することができる。著者らのアプローチで計算されたノットベクトルは,最新の方法の状態より優れており,より厳しい近似を与える。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *サポートベクトルマシン ,  品質 ,  *近似法 ,  *学習 ,  *Bスプライン ,  微分 ,  発見的方法 ,  最適化 ,  *曲線あてはめ ,  遺伝的アルゴリズム ,  モデリング
準シソーラス用語： 幾何学的特徴 ,  スコア ,  点集合 ,  *結び目 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ノット配置 ,  サポートベクトルマシン ,  Bスプライン曲線近似

分類 (1件)： CAD,CAM  (JE10000A)

タイトルに関連する用語 (5件)： サポートベクトルマシン ,  Bスプライン曲線 ,  近似 ,  学習 ,  結び目