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基于移动立方体(marching cubes,MC)算法,考虑到现实条件下观测数据的不完整性,提出一个方便模式识别研究的可伸缩三维数据场模型.该模型混合MC算法和分区域处理方法,考虑了多角度观测对场域及目标的影响,描述了三维数据场对模式识别的作用.场域建立的实践表明,利用多观测点互相补充的方法改进了MC算法,提高了运行效率.