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海量空间数据点边界的快速搜索算法

Algorithm for Fast Searching K-Nearest Neighbors of Cloud Points

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【作者】 郑冕； 朱宝利； 吴丽娟；

【Author】 ZHENG Mian ZHU Baoli WU Lijuan School of Physics Science and Technology Shenyang Normal University, Shenyang,110034 College of Computer Science and Technology Shandong University, Jinan, 250061

【机构】 沈阳师范大学物理科学与技术学院；

【摘要】 本文提出了一种新的海量空间数据点边界快速搜索算法,并对提取的边界点集进行了排序, 最后将边界点连接成边界边,并给出了该算法的运行结果。该算法能够快速准确的找出海量空间数据点的边界,为海量空间数据点的网格划分和边界处理奠定了基础。

【Abstract】 A new algorithm of fast searching edge in cloud data was presented, and the points on the edge were sorted and connected with a straight line, and the running results were given in this paper. The edge was searched in cloud data fast and exactly with this algorithm, and foundations of mesh partition and the disposal of edge in cloud data were provided.

【关键词】 边界点； 海量数据； 曲面重建；
【Key words】 points on the edge； cloud data； surface reconstruction；
【基金】 国家自然科学基金项目(No．60173052);辽宁省教育厅高校科研基金项目资助(No．2004C032)
  • 【会议录名称】 计算机技术与应用进展——全国第17届计算机科学与技术应用（CACIS）学术会议论文集（下册）
  • 【会议名称】全国第17届计算机科学与技术应用（CACIS）学术会议
  • 【会议时间】2006-07
  • 【会议地点】中国山西太原
  • 【分类号】TP391.41
  • 【主办单位】中国仪器仪表学会（CIS）、中国仪器仪表学会微型计算机应用学会（CACIS）、中国系统仿真学会复杂系统建模与仿真计算专业委员会筹备处（CSSC）
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