RBF 方法是一系列精确插值方法的组合；即表面必须通过每一个测得的采样值。有以下五种基函数： 薄板样条函数 张力样条函数 规则样条函数 高次曲面函数 反高次曲面函数 在不同的插值表面中，每种基函数都有不同的形状和结果。RBF 方法是样条函数的一个特例。 从概念上讲，RBF 类似于在最小化表面的总曲率
全局多项式插值法可根据输入采样点拟合出一个由数学函数（多项式）定义的平滑表面。全局多项式表面会逐渐变化并捕捉数据中的粗尺度模式。 从概念上讲，全局多项式插值法类似于取出一张纸，然后将其插入凸起点（凸起到一定高度）之间的一个最贴合的位置。下图展示的是从平缓山丘采集而来的一组高程采样点（这张纸是洋红色的
反距离权重 (IDW) 插值可以明确地验证这样一种假设：彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似。当为任何未测量的位置预测值时，反距离权重法会采用预测位置周围的测量值。与距离预测位置较远的测量值相比，距离预测位置最近的测量值对预测值的影响更大。反距离权重法假定每个测量点都有一种局部影响，而这种
随着软件产品的价值提高，企业欲寻找技术以改善软件生产流程、提高质量、降低成本并缩短产品上市时间。这些技术包括组件技术，可视化编程，模式和框架的应用。企业也寻求能管理系统因范围和规模扩大而衍生的复杂性的技术。他们也意识到需要解决周期性的体系结构问题，如物理分布、并发性、复制、安全性、负载平衡和容错性。
