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形成用于推断可编辑特征树的数据集 

申请/专利权人:达索系统公司

申请日:2019-12-30

公开(公告)日:2024-06-25

公开(公告)号:CN111381919B

主分类号:G06F9/451

分类号:G06F9/451

优先权:["20181229 EP 18306885.7"]

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.06.25#授权;2021.12.21#实质审查的生效;2020.07.07#公开

摘要:本发明尤其涉及一种计算机实现的方法,该方法用于形成被配置用于学习神经网络的数据集。神经网络被配置用于从3D形状的离散几何表示推断出表示3D形状的可编辑特征树。可编辑特征树包括应用于叶几何形状的几何运算的树布置。该方法包括提供相应的数据段,以及将数据段的一部分分别作为相应的训练样本插入到数据集中。插入到数据集中的一个或多个第一数据段中的每个第一数据段的相应的3D形状与未插入到数据集中的相应的一个或多个第二数据段的相应的3D形状相同。该方法形成针对数字化的改进的解决方案。

主权项:1.一种用于神经网络的计算机实现的方法,所述方法用于形成被配置用于学习所述神经网络的数据集,所述神经网络被配置用于从3D形状的离散几何表示推断出表示所述3D形状的可编辑特征树,所述可编辑特征树包括应用于叶几何形状的几何运算的树布置,所述方法包括:提供相应的数据段,每个数据段包括:表示3D形状的可编辑特征树,所述可编辑特征树包括应用于叶几何形状的几何运算的树布置,以及所述3D形状的离散几何表示,所述离散几何表示与将几何运算的所述树布置应用于所述叶几何形状的结果相对应;将所述数据段的一部分分别作为相应的训练样本插入到所述数据集中,插入到所述数据集中的一个或多个第一数据段中的每个第一数据段的所述相应的3D形状与未插入到所述数据集中的相应的一个或多个第二数据段的所述相应的3D形状相同,其中,针对每个第一数据段,所述第一数据段的所述可编辑特征树与每个相应的第二数据段的所述可编辑特征树在结构上是兼容的,并且在以下情况下,第一可编辑特征树和第二可编辑特征树在结构上是兼容的:所述第一可编辑特征树的几何运算的所述树布置与所述第二可编辑特征树的几何运算的所述树布置至少部分地匹配,以及每对对应的叶几何形状具有相同的相应的基元形状类型,并且对于每个其它参数,每对对应的叶几何形状具有相同的相应的参数值。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 达索系统公司 形成用于推断可编辑特征树的数据集

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