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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

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