java中用于3d空间值链表匹配的神经网络[关闭]

Question

我正在尝试将预先录制的 3d（float x，float y，float z）链表与另一个 3d 链表（float x，float y，float z）匹配。大约有 50 个预先录制的序列，每次都有 1000 个相同动作的示例，我试图与之匹配。 链表的大小差异很大。 Java 中是否有特定的神经网络模式/库/框架/算法可以用于此任务？

任何建议将不胜感激！ 等待您的回复）

Answer 1

如果你坚持使用神经网络……

简化您预先录制的输入

• 为每个 3d 点列表创建 3 个点的黑白 2d 图像（在每个相邻点之间画一条线）
• 自上而下 (x,z)
• 前后 (x,y)
• 左右 (z,y)

简化您的用户输入

• 创建相同的 3 张黑白图像（如上所述）
• 找到点的边界框并将图像缩放到统一大小
• • 将用户输入缩放到与预先录制的输入相同的大小将有助于识别

为图像识别创建神经网络

• 为您预先录制的图像创建一个训练有素的网络（每张 3 张图像）
• 这似乎可以工作http://neuroph.sourceforge.net/image_recognition.html
• 从黑白图像（代表 3d 点到 3 个垂直平面的 2d 映射）构建您的神经网络

尝试匹配的边界/约束

• IF Top2Bottom >= 0.75 AND Forward2Back >= 0.75 AND Left2Right >= 0.75
• 那么 IsAmatch = True
• ELSE IsAMatch = 假

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我可能只生成一个大型 3d 走廊（想想宽 3d 管，或一组连接的圆柱体），代表我预先记录的点的极端，然后缩放用户输入点，然后检查用户输入点是否在匹配范围内走廊。

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编辑很奇怪，问题本身被否决并关闭，几天后我的回答被否决了。实际上，由于主持人的集体思考失败，该问题可能已关闭。也许有一个带有+1“已接受”答案的封闭问题看起来有点尴尬，所以这个答案随后被否决（两次）。

根据我的经验，提出这样一个问题的唯一方法是要么给它一大笔赏金，要么以一种不会冒犯版主脆弱敏感的方式重新措辞（大多数情况下）他们做得很好，不会越界……）。