【摘 要】
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针对传统的移动最小二乘法在非均匀分布的采样点集拟合中的不足，本文提出了影响域半径动态调整的移动最小二乘法(RSRMLS).在传统移动最小二乘法(MLS)的基础上，根据拟合子区域采样点数据稀疏情况，本方法可自动调整MLS的半径区域大小.通过对相同数据点集的拟合比较，本文提出的RSRMLS拟合效果明显优于传统MLS.
【机 构】
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College of Computer Science, Zhejiang University of Technology,Hangzhou,310023,China
【出 处】
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第六届智能CAD与数字娱乐学术会议
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针对传统的移动最小二乘法在非均匀分布的采样点集拟合中的不足，本文提出了影响域半径动态调整的移动最小二乘法(RSRMLS).在传统移动最小二乘法(MLS)的基础上，根据拟合子区域采样点数据稀疏情况，本方法可自动调整MLS的半径区域大小.通过对相同数据点集的拟合比较，本文提出的RSRMLS拟合效果明显优于传统MLS.
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