# 研究方向与创新点 ## 1. 数据噪声鲁棒性增强 ### 研究问题 现有的方法对数据噪声有一定的鲁棒性,但仍有改进空间。研究如何进一步提高算法对噪声的鲁棒性。 ### 创新点 - **噪声建模**:引入更复杂的噪声模型(高斯噪声、椒盐噪声等),测试算法在不同噪声条件下的表现 - **对抗训练**:使用对抗生成网络(GAN)或自监督学习方法,增强模型对噪声的鲁棒性 - **正则化技术**:探索新的正则化方法(平滑损失、总变差正则化等),减少噪声对模型的影响 - **多尺度处理**:结合多尺度分析,处理不同层次的几何细节,提高对局部噪声的鲁棒性 ### 预期成果 开发一种更鲁棒的隐式转换方法,能够在存在噪声的情况下保持较高的转换质量。 ## 2. 特征保留与细节增强 ### 研究问题 虽然现有的方法在保留尖锐特征方面表现出色,但仍然有提升空间。研究如何更好地捕捉和保留B-Rep模型中的细小特征。 ### 创新点 - **特征检测改进**:引入更先进的特征检测算法(基于深度学习的边缘检测、曲率估计等) - **特征增强损失**:设计专门针对特征保留的损失函数(如特征角度误差FAE的加权版本) - **多分辨率表示**:结合多分辨率表示方法,动态调整特征区域的采样密度 - **后处理优化**:研究等值面提取后的后处理方法,增强特征的清晰度和准确性 ### 预期成果 提出一种能够在保持整体几何精度的同时,更好保留尖锐特征和细节的隐式转换方法。 [... 其他部分类似格式 ...] # 实施建议 1. **选择具体切入点** - 根据兴趣和资源选择研究重点 - 每个方向都有其独特的挑战和机遇 2. **文献综述** - 进行广泛的文献综述 - 了解当前研究进展和存在的问题 - 找到研究空白点 3. **实验设计** - 设计合理的实验方案 - 选择合适的数据集 - 设定评估指标 - 搭建实验环境 4. **代码实现** - 使用合适的编程工具(Python、PyTorch、TensorFlow等) - 参考开源项目 - 确保代码原创性 5. **论文撰写** - 撰写详细的毕业论文 - 包含完整的研究内容 - 突出创新点和贡献 1.15