研究目的
开发一种基于模糊C均值（FCM）的网格分割方法，旨在高效地将网格划分为互不重叠的组件。
研究成果
基于模糊C均值（FCM）算法开发的网格分割方法经分割任务实验验证，具有快速高效的特点。
研究不足
该论文未明确说明技术限制、应用局限或优化方向。
[2018年10月13-15日，中国北京 - 第十一届IEEE国际图像与信号处理、生物医学工程及信息学学术会议（CISP-BMEI）] 2018年第十一届IEEE国际图像与信号处理、生物医学工程及信息学学术会议（CISP-BMEI）——一种用于网格分割的改进型模糊C均值算法
DOI：10.1109/CISP-BMEI.2018.8633099
出版年份：2018
更新时间：2026-01-09 18:44:25
摘要：
网格分割是几何建模中的基础任务，其目标是将网格划分为若干互不连通的组件。本文提出一种基于模糊C均值（FCM）的网格分割方法：首先根据不同三角形单元间的差异构建加权拉普拉斯矩阵，并通过该矩阵的部分特征向量导出低维特征空间；随后基于各单元在对应特征域中的表征，应用FCM算法实现网格分割。多项分割任务的实验表明，本算法具有快速高效的特点。
作者：
Jianbin Yang，Cong Wang
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研究概述
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