摘要：为获取散乱点集的拓扑邻域数据，提出一种基于均值逆向漂移的自适应迭代搜索查询算法，基于R·树动态空间索引，采用动态扩展空心球k邻域查询算法快速获取目标样点的拓扑邻域参考数据，根据邻域查询与点集密度分布的关系，采用核密度估计描述点集的分布规律，利用均值漂移算法计算得到能够反映散乱点集局部分布特征的均值漂移矢量和均值点，将邻域搜索区域沿逆向均值漂移矢量移动进行邻域查询并实时更新样点的拓扑邻域参考数据，进而完成拓扑邻域查询的均值逆向漂移迭代计算，最终实现样点拓扑邻域数据的自适应搜索查询。试验表明，该算法可快速获取复杂型面均匀或非均匀采样点集的邻域数据，查询结果包含Voronoi邻域及其他有效邻域参考数据，能更好地反映散乱点集局部型面特征。

关键词：散乱点集 拓扑邻域查询 核密度估计 均值逆向漂移 

单位：山东理工大学机械工程学院 淄博255049