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摘要
正确识别受控轮廓集并确定轮廓控制参数是轮廓控制的基础。当轮廓内部存在相关关系时,异常轮廓对目前轮廓控制参数识别方法的干扰较大。因此,为降低异常轮廓对轮廓控制参数识别方法的影响,提出一种基于密度的受控轮廓集识别方法。该方法包括基于线性混合模型的轮廓建模、基于密度的初始受控轮廓集确定、基于逐次迭代方法的受控轮廓集识别和轮廓控制参数确定等。基于蒙特卡洛模拟分析所提方法中初始受控轮廓数目和密度参数对识别性能的影响。此外,比较分析所提方法与已有方法的识别性能。模拟仿真显示,基于密度的轮廓控制参数识别方法的识别性能要优于其他方法。
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