本文關鍵詞：一種基于MPS和ISOMAP的空間數據重建方法

  更多相關文章： 訓練圖像 多點信息統(tǒng)計法 模式 等距特征映射 降維

【摘要】：在空間數據重建過程中,條件數據對重建結果影響較大,在僅有少量條件數據的情況下,重建結果常常出現較多的不確定性,此時適合采用不確定性插值方法重建空間數據.作為目前不確定性插值的主流方法之一,多點信息統(tǒng)計法(multiple-point statistics,MPS)可以從訓練圖像提取模式的本質特征,然后將這些特征復制到待模擬區(qū)域.由于傳統(tǒng)采用線性降維的MPS方法無法有效處理非線性數據,因此將等距特征映射(isometric mapping,ISOMAP)應用到MPS方法,以實現對非線性數據的降維.提出基于MPS和ISOMAP的空間數據重建方法,通過模式庫構建、模式降維、模式分類、模式提取等步驟能夠較為準確地重構出未知的空間數據,為MPS處理非線性空間數據提供了新思路.實驗結果表明:該方法所重建的空間數據具有與訓練圖像相似的結構特征.
【作者單位】： 上海第二工業(yè)大學工學部;上海電力學院計算機科學與技術學院;中國科學技術大學近代力學系;
【關鍵詞】： 訓練圖像 多點信息統(tǒng)計法 模式 等距特征映射 降維
【基金】：中國科學院戰(zhàn)略性先導科技專項課題(XDB10030402) 中國石油與中國科學院重大戰(zhàn)略合作項目(2015A-4812) 國家自然科學基金項目(41672114) 上海市自然科學基金項目(16ZR1413200) 上海第二工業(yè)大學校級重點學科建設計算機科學與技術項目(XXKZD1604)~~
【分類號】：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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本文編號：602582