数据仓库
过!（次，乘除法不会超过!（次，开方不会超过!（次。"）"）"）依据图(看来，算法能够正确提取边界。算法的优缺点：算法的优点是能够迅速准确地处理大量数据，算法的缺点是只能适合于平面的数据处理，对于空间的数据处理尚需要对算法进行改进。
(
图#
碎纸片的扫描图
图&
边界网格连成的环
结论
把扫描图划分为虚拟的网格，从中分离出边界网孔和得到
边界网孔环。再用最小凸边算法从边界网孔中提取边界。这个
图(是从边界网格提取的边界。
算法能够可靠、快速处理大量数据点并且提取边界。因此，适合于处理平面散乱点云。（收稿日期：!""’年&月）
参考文献
朱心雄$散乱数据三角剖分方法综述0K2$工程图学，)$周晓云，)%%’；)
!$马小虎等$基于凹凸顶点判定的简单多边形L=@9A+9E三角剖分0K2$计算机辅助设计与图形学学报，)%%%；))（)）
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图(
初始边界
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&$李江雄$复杂曲面反求工程5FL建模技术研究0L2$博士学位论文$浙江大学，)%%3\"3
这里的最小凸边算法实际上也是一种三角剖分。它每次处理的数据点的数量都远远小于上次数据点数量的)G!，因此，计算量是迅速递减。假设区域里共有+个点，那么总的处理点个（重复处理的点按重数计算），加法不会超数不会超过!（"）
（上接!页）
数据仓库逻辑模型设计步骤&：
根据步骤’的概念模型，对主题域进行细化，每个主题域可能包括若干个数据表，消除纯粹是操作型的数据，对主题域之间的关系进一步细化为表与表之间的关系，对多对多的关系进行有效分解，增加时间属性，并进行粒度确定。在这些任务中，除了增加时间属性和进行粒度确定是数据仓库设计独有的任务之外，其它任务都和数据库逻辑设计的任务基本相同，因此，可以参照数据库逻辑模型设计的方法。同时，利用这种方法还有一个好处，即通过阶段!源数据物理特征分析和阶段#源数据业务特征分析，可以有效减少数据仓库逻辑数据模型的工作量，通过数据源物理特征分析，可以进行粒度划分，而业务特征分析，数据仓库逻辑模型中的部分数据表可能已存在于现有应用系统中，可以复用这些表，仅简单的修改即可，如增加时间属性，同时，步骤#业务特征分析报告还可以指导其它数据表属性的确定。
数据仓库物理模型设计步骤(：
数据仓库物理模型设计是为提高数据仓库性能，可根据数据仓库本身的特点进行处理，如进行分区、增加广义索引等，同时还可以利用数据库物理设计的思想指导数据仓库的物理设计，这里不作详细介绍。
以上是基于数据库设计思想的一种数据仓库设计方法，该方法不但为设计人员提供了一个行之效的数据仓库设计思路，更重要的是，利用该方法进行数据仓库设计，设计人员可以利用现成的数据库设计工具进行数据仓库设计，从而可以大大提高设计效率。同时，坚持数据驱动和业务驱动相结合的原则，通过数据源分析，可以在业务需求不足的情况下启发设计人员建时也减少了数据仓库实施时数据映射和数据转换的工作量。
把这种设计方法运用到实际项目中，利用流行的数据库设计工具成功设计了数据仓库的逻辑模型。同时，由于部分应用需求不很明确，笔者通过对核心业务系统的详细数据源分析，建立了数据仓库))个主题与核心业务系统近(""个表的对应关系，通过这些对应关系，数据源分析为建立数据仓库逻辑模型提供了有益的启发，大大降低了工作难度和减少了工作量。
当然，这种设计方法仍存在不足之处，比如有效的粒度确定等问题，这些问题需要下一步的工作来不断完善。
#结论
尽管近年来出现了许多有关数据仓库的论文和专著，但对
数据仓库通用设计方法的讨论不是很多，该文通过比较数据库设计和数据仓库设计的异同，提出了基于数据库设计思想的数据仓库设计方法，并给出了具体设计步骤。通过工程实践，该方法在实际的应用中是可行的，并达到了令人满意的效果。（收稿日期：!""#年!月）
参考文献
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武汉理工大学出版社，($杨开英$数据库系统概论012$武汉：!""’J$徐洁磐$012$)%%%
3!!""#$%计算机工程与应用