数据点集造句

论文的主要研究内容如下： 1 )离散数据点集的预处理技术研究了离散数据点的边界检测和初始曲面拟合问题。离散数据点的边界检测是根据有限元分析所得到的三角网格离散点，利用它的特点，使用离散点的相邻三角网格的个数判断是否是边界点。
本文工作针对散乱点集的三角网格划分及优化、基于网格简化的真实感模型显示，以及重构曲面再设计等反求工程的关键技术中还存在的诸多问题，提出了相应的解决方案，并对关键算法和实现技术进行了深入研究，论文的主要成果包括： ( 1 )提出了一种有效的散乱数据点集的3d空间直接三角网格划分算法。
3针对保形曲面插值问题，提出了一种插值于给定数据点集的参数型保形曲面插值算法，所构造的曲面在整个区域上是c ~ 2连续的，在每个子区域上是分片三次参数多项式，并且保持被插函数集的所有子区域的边界及其内部的轴向单调性、凸凹性以及拐点性质。
聚类是将数据点集合分成若干类或簇( cluster ) ，使得每个簇中的数据点之间最大程度地相似，而不同簇中的数据点最大程度地不同；从而发现人数掘集中有效的、新颖的、有用的利可以现解的模式利数据分布。
用数据点集造句挺难的，這是一个万能造句的方法