快速凸包計算實現(xiàn)及其應用.pdf

1、西安電子科技大學學位論文獨創(chuàng)性(或創(chuàng)新性)聲明秉承學校嚴謹?shù)膶W風和優(yōu)良的科學道德，本人聲明所呈交的論文是我個人在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標注和致謝中所羅列的內(nèi)容以外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果；也不包含為獲得西安電子科技大學或其他教育機構(gòu)的學位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的貢獻均己在論文中做了明確的說明并表示了謝意。本人簽名：丞邀日期：幽叢多蔓西安電子

2、科技大學關于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解西安電子科技大學有關保留和使用學位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)單位屬西安電子科技大學。學校有權(quán)保留送交論文的復印件，允許查閱和借閱論文；學?？梢怨颊撐牡娜炕虿糠謨?nèi)容，可以允許采用影印、縮印或其它復制手段保存論文。同時本人保證，畢業(yè)后結(jié)合學位論文研究課題再攥寫的文章一律署名單位為西安電子科技大學。日期：絲堡：圭，』日期：2鯉墨，主!f監(jiān)迭遭糊名名簽簽人師本導ABST

3、RACTTheconvexhull，asoneofthemostcomputationalgeometryiswidelyusedincommonandfundamentalstructureinmanyapplications，forexample，paRemrecognition，collisiondetection，metallurgicaltechnologycityplanning，cartographyimageproces

4、sing，numericalintegrationandstatisticsetcIthasalwaysbeenoneofthemostpopulartopicsinthefieldofcomputationalgeometrysincetheconceptoftheconvexhullWasproposedInthepastdecadeyears，therehasbeengreatrapidprogressinthealgorithm

5、sofconvexhullscomputation：Grahamalgorithm，Jarvis，stepbysteDalgorithmanddivideandconquerin2Dandgiftwrapping，randomizedincrc：mentalalgorithmsin3DspaceandtheQuickhullalgorithmsin—Inthethesis，thepropertiesoftheconvexhullandi

6、tscomputationalcomplexityarefirstlyintroducedTheanalysisismadeonseveralalgorithms，forinstance，t11eGrah撇algorithm，Jarvis’stepbystepalgorithm，andthedivideconqueralgorithmforasetofplanarpoints，aswellasthegiftwrapping，random

7、izedincrementalalgorithmsinthethree。dimensionalspaceParticularlytheQuickhullalgorithmforconvexhullcomputationISpaidmoreattentionItisallimprovementoftherandomizedincrementalalgorithmThefurthestpointofalloutsidesetisselect

8、edtobeaddedintotheconvexhull，insteadofarandompointasintherandomizedincrementalalgorithmA1sosomemodificationsaleusedtospeedtheconvexhullcomputationThemaincontributioninthispart1Sinthecomputerimplementationofthefastconvexh

9、ullalgorithmAdditionallyasanapplicationoftheconvexhullcomputation，alocalshrinkagealgorithmISproposedtodeterminethedecisionregionsinatwoclassclassificationproblemfromthetrainingdatawiththeclasslabelsTheexperimentsaremadet