一种基于MPS和ISOMAP的空间数据重建方法

发布时间：2017-08-01 05:00

  本文关键词：一种基于MPS和ISOMAP的空间数据重建方法

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【摘要】：在空间数据重建过程中,条件数据对重建结果影响较大,在仅有少量条件数据的情况下,重建结果常常出现较多的不确定性,此时适合采用不确定性插值方法重建空间数据.作为目前不确定性插值的主流方法之一,多点信息统计法(multiple-point statistics,MPS)可以从训练图像提取模式的本质特征,然后将这些特征复制到待模拟区域.由于传统采用线性降维的MPS方法无法有效处理非线性数据,因此将等距特征映射(isometric mapping,ISOMAP)应用到MPS方法,以实现对非线性数据的降维.提出基于MPS和ISOMAP的空间数据重建方法,通过模式库构建、模式降维、模式分类、模式提取等步骤能够较为准确地重构出未知的空间数据,为MPS处理非线性空间数据提供了新思路.实验结果表明:该方法所重建的空间数据具有与训练图像相似的结构特征.
【作者单位】： 上海第二工业大学工学部;上海电力学院计算机科学与技术学院;中国科学技术大学近代力学系;
【关键词】： 训练图像 多点信息统计法 模式 等距特征映射 降维
【基金】：中国科学院战略性先导科技专项课题(XDB10030402) 中国石油与中国科学院重大战略合作项目(2015A-4812) 国家自然科学基金项目(41672114) 上海市自然科学基金项目(16ZR1413200) 上海第二工业大学校级重点学科建设计算机科学与技术项目(XXKZD1604)~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： This work was supported by the State Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences(XDB10030402),CNPC-CAS Strategic Cooperation Research Program(2015A-4812),the National Natural Science Foundation of China(41672114),theNatural Science Found

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本文编号：602582