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点云数据分区是逆向工程中至关重要的一步。提出基于自组织特征映射神经网络（SOFM）和模糊聚类（FCM）的组合分区算法。用SOFM算法进行粗略分区，SOFM收敛时的权值作为初始聚类中心，输入到FCM得到最后的分区结果，解决了FCM算法对初始值敏感的问题。分区结束时根据隶属度可识别出区域内部点和边界附近点，有利于后续的曲面几何特征参数的精确提取。实验结果表明，此分区算法是有效的，且具有较强的抗噪性能。