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| 內容簡介： |
| 为在满足用户佩戴舒适性需求的基础上，实现人耳相关产品（OTC助听器、耳机、降噪耳塞等）的批量定制设计。本书首先提出了适合人耳3D数据大规模采集的方法，构建了基于NURBS曲面曲率原理的耳甲腔关键特征点三维坐标值自动和准确提取、测量的方法；进一步提出了基于“双向一阶轮廓线重构算法”的耳甲腔复杂曲面重构方法，根据该方法可在确保重构曲面具有较高品质的基础上，将采集的人耳3D模型重构成具有相同数量和性质的型值点构成的NURBS曲面；在此基础上，依据分类少、组间差异小、组内差异大、参与样本数高为目标，构建了针对耳甲腔曲面形态分类的改进层级聚类算法，并基于该方法将耳甲腔形态分为29类，从而构建了针对人耳相关产品批量定制设计的耳甲腔形态模型库，并通过有限元仿真分析的方法验证了模型库的可靠性；最后，依据概率神经网络算法，构建了具有较高识别精度的耳甲腔形态识别模型。综合上述方法，最终构建了针对人耳相关产品批量定制设计的技术。 |
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