《动态生长的自组织神经网络点云重建技术》这篇论文主要探讨了一种改进的自组织神经网络算法，用于提高点云重建的质量、收敛速度和表面精度。在点云处理领域，这种技术具有重要的应用价值，特别是在数字化设计与制造、CAD/CAM以及生物医学工程等领域。
文章首先介绍了传统的自组织特征映射网络（Self-Organizing Maps, SOM）算法，并指出其在点云重建中存在的问题，即固定的网络结构可能无法适应复杂和大规模的点云数据，且对于噪声点的处理效率不高。为解决这些问题，作者提出了一种动态生长的自组织神经网络算法。
该算法的核心在于构造了球体三角网格作为神经网络的映射结构，这种结构能够更好地适应点云数据的无规则性。通过选择合适的拓扑邻域的环数，算法能够对大量无规则节点进行有效的训练和学习，促使神经元节点分裂，从而动态地改变网络结构。同时，通过删除不稳定或无效的网格节点，可以进一步优化网络结构，减少冗余信息。
接下来，算法对网格进行了优化处理，使得神经元节点能更紧密地与输入的离散点匹配，提高了重建结果的精确度。这一优化步骤有助于确保重建的表面与原始点云数据更接近，提高了点云重建的几何保真度。
实验结果表明，与传统的SOM算法相比，动态生长的自组织神经网络算法在计算量、收敛速度和表面精度上都有显著提升。尤其是在处理大规模点云数据和含有大量噪声的点云数据时，这种优势更为明显。这为点云数据的高效处理和分析提供了新的工具，尤其在工业设计、三维重建、虚拟现实等场景中有着广泛的应用前景。
这篇论文提出的动态生长的自组织神经网络算法为点云重建提供了一种创新的方法，它通过动态调整网络结构和优化匹配过程，提升了点云处理的效率和质量，对于深度学习和机器学习领域的数据建模工作具有重要的参考价值。
