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针对单个神经网络难以对复杂的3D模型特征空间有足够的优化能力和泛化能力，用boosting方法和基于粒子群训练的RBF神经网络形成特征空间对应的多个神经网络，然后将神经网络集成给出3D模型的分类信息。在3D模型检索时，将神经网络集成输出的分类信息和特征空间上的距离信息进行整合，得到3D模型之间的相似度。在普林斯顿标准3D模型子库上的实验表明，本文的分类和检索方法大大提高了3D模型的分类和检索性能。