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随着现代工业的发展，对逆向工程(Reverse Engineering RE)技术有着迫切的需求。所谓逆向工程就是指按照现有零件的模型或实物，利用数字化技术，构造CAD模型的过程。其中点云数据分区是其关键和难点问题。
本文分别利用模糊聚类(FCM)、自组织特征映射神经网络(SOFM)和它们的组合算法进行分区，选用点云的位置矢量、法向量、平均曲率和高斯曲率作为输入向量，采用加权距离取代传统的欧氏距离。通过实验对三种方法的有效性、抗噪性和效率进行了对比。实验结果表明：三种算法均可以实现自动分区，其中模糊聚类算法的有效性和抗噪性最佳，效率也较高。
本文主要成果如下：
(1) 实现了基于模糊聚类的点云数据分区。
(2) 实现了基于自组织特征映射神经网络的点云数据分区。
(3) 实现了基于FCM与SOFM组合方法的点云数据分区。
(4) 对3种分区方法的性能进行了比较，分析了各自的优缺点。