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散乱数据的曲面拟合一直以来是函数逼近论里的一个重要内容，它在很多领域都有广泛的应用．B样条方法是计算机辅助几何设计的一类重要方法．本文对散乱数据曲面拟合的B样条方法进行了一些讨论和研究．
第一章，引入了散乱数据拟合问题，并介绍了一元B样条，张量积B样条和均匀△<(2)><,mn>上的二次样条空间．
第二章，介绍基于散乱数据的多层次B样条拟合方法，主要对Forsey,Seungyong Lee，Φyvind Hjelle等人成果的总结．分别介绍了均匀张量积三次B样条逼近，多层次B样条逼近，其中重点介绍了均匀三次B样条细分的Oslo算法，从而导出改进的多层次逼近算法．
第三章，描述了一类层次非张量积型B样条逼近方法．该算法利用均匀2-型剖分上的二元二次B样条基函数构造非张量积型的B样条曲面．在此基础上，应用层次逼近算法来逐步逼近给定的散乱数据点集．最后给出的曲面拟合实例也显示了这种方法快速而且对均匀采样数据拟合效果好．
第四章，初步讨论了基于散乱数据的B样条最小二乘拟合．分别介绍了张量积型B样条曲面拟合，均匀2-型剖分上的二元二次B样条曲面拟合，Powell-Sabin剖分下的B样条曲面拟合．
第五章，总结全文并对将来的工作进行了展望．