基于scan-buffer三维不规则数据场的直接体绘制技术

针对三维有限元模型不规则数据场的特点 ,在直接体绘制算法的基础上 ,提出了一种基于scan buffer、适合多种有限元单元类型的算法 ,讨论了数据场到密度场不同的映射函数对绘制效果的影响 。

基于空间分割的三维不规则数据场的体绘制算法

本文着重讨论针对三维不规则数据场的体绘制。提出了一种基于空间分割的快速光线投射算法。通过对三维不规则数据场的二次分割，建立一个附加的立方网格结构，并用八叉树进行表示。通过此立方网格快速实现光线投射算法。在绘制阶段采用了两种方法，即总体绘制法和基于体绘制的面抽取法。

线性回归中不规则数据的处理方法及其应用

目的 :考察不规则数据对经典最小二乘回归的影响 ,提出处理变量中存在不规则数据的稳健统计分析方法 .方法 :采用实证方式比较稳健估计与一般最小二乘估计的优劣 .结果 :实例分析表明 ,稳健回归估计是处理不规则数据的有效方法 .结论 :不规则数据对最小二乘回归的影响已引起广泛的注意 ,提出了一些处理应变量中不规则数据的方法 ,而对自变量中及自变量与应变量中同时存在的不规则数据无有效的处理方法 .本文应用稳健统计的思想解决了这一问题 。

三维不规则数据场的小波多分辨率表示

以体数据场为分析处理对象,着重研究如何应用体小波函数进行任意拓扑结构的三维不规则数据场的多分辨率表示.提出了一种通过数据单元的分割构造三维体小波函数以及相应的分解及合成矩阵的方法,根据这些矩阵可以将数据场分解为低分辨率部分以及一系列细节.该方法适用于具有分割连接关系的不规则体数据场,并能够在多分辨率分析过程中保持拓扑的不变性.同时,还提出了一种将一般三维数据场转化为具有分割连接关系的数据场的方法,使得小波分析方法适用于多种数据场.

Visual Basic6.0中不规则数据的处理

不规则数据不能应用常用数据的处理方式,针对不同的应用,也可以自己设计不同的方法完成。本文将对图片和XML两类数据在VB中的处理给出一种解决方案。

微型计算机线性地址的不规则数据存取解析

从硬件层面深入了解微型计算机内部的数据存取原则,对于理解整个计算机的内部工作过程和数据流在计算机中的传输过程具有重要的作用,并且为学习和掌握其他相关知识具有很大帮助。

稀疏不规则数据集的插值及直接积分绘制

本文提出了一种用于稀疏不规则数据集的体绘制方法。此方法使用建立于全局插值的随机过程插值函数,通过调节少数几个参数就可以改变模型的形状。不需任何体元(CELL)结构就可以直接获得光强的积分。因此,它节约了空间和时间开销,有较高的效率。

关于Oracle中不规则数据存储问题的解决方法

本文主要阐述了在Oracle数据库中存储不规则数据的各种数据类型以及如何实现的方法。

深度神经网络在不规则弥漫大B细胞淋巴瘤时间序列数据分类预测中的应用

目的探讨深度神经网络在不规则时间序列数据中的分类效果,并对山西某医院2014-2020年362例弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)患者进行复发预测。方法回顾性地收集了确诊且治疗后达到完全缓解的362例DLBCL患者的病例资料,并预测其两年内的复发。先利用LASSO回归进行变量的筛选,再构建基于GRU-ODE-Bayes(gated recurrent unirt-ordinary differential equation-Bayes)的不规则时间序列深度神经网络模型,并与传统模型及其他深度神经网络模型进行比较。结果在本文的所有模型中,传统模型的分类性能不及深度神经网络模型。其中GRU-ODE-Bayes模型最优,其AUC为0.85,灵敏度为0.84,特异度为0.71,G-means为0.77。结论关于不规则DLBCL时间序列数据,与本文其他模型相比,GRU-ODE-Bayes模型可以更精准地预测DLBCL患者的复发情况,可为患者个性化治疗和医生决策提供参考。

三维不规则数据场的快速体绘制算法

本文着重研究三维不规则数据场的体绘制,提出了一种快速体绘制算法.本算法结合光线投射法及单元投影法的优点,解决了传统体绘制技术在处理不规则数据场时所存在的速度及处理规模上的限制,并且可以普遍适用于各种不同类型的不规则数据网络单元.

基于POCS方法指数阈值模型的不规则地震数据重建(英文)

不规则地震数据会对地震多道处理技术的正确运行造成不良影响,降低地震资料的处理质量。本文将广泛用于图形图像重建的凸集投影方法应用到地震数据重建领域,实现规则样不规则道缺失数据的插值重建。对于整道缺失地震数据,将POCS迭代重建过程由时间域转移到频率域实现,避免每次迭代都对时间做正反Fourier变换,节约了计算量。在迭代过程中,阈值参数的选择方式对重建效率有重要影响。本文设计了两种阈值集合模型进行重建试验,试验结果表明:在相同重建效果下,指数型阈值集合模型可以有效减少迭代次数,提高重建效率。此外,分析了POCS重建方法的抗噪性能和抗假频性能。最后,理论模型和实际资料处理效果验证了本文重建方法的正确性和有效性。

地球物理不规则分布数据的空间网格化法

不规则分布数据的网格化处理是地球物理数据处理和解释的基础问题,是保证许多地球物理数据处理方法得以成功实施的前提。文中介绍了线性插值法、多元二次函数法、普通克里格法、反插值法等4种空间网格化法的原理,并利用这些网格化方法进行了理论模型和实际航磁数据的试验分析。

不规则地震道数据规则化重建方法研究

不规则地震数据会对地震多道处理技术的正确运行产生不良影响,降低地震资料处理质量.本文依据不规则地震数据的表现特征将其划分为四种类型并针对第三类不规则地震道数据采用抗泄露Fourier变换方法进行规则化重建.不规则采样数据会破坏Fourier基函数的正交性并产生频谱泄漏现象.抗泄露Fourier变换方法通过递归相减来压制谱泄露,实现Fourier基函数的重正交,进而估计出相对精确的Fourier系数,达到规则化重建的目的.抗泄露Fourier变换方法具有一定的抗噪声和抗假频重建能力,这使它优于传统的非均匀Fourier变换重建方法.理论模型和实际资料处理表明用抗泄露Fourier变换重建方法来解决第三类不规则地震道数据的规则化重建问题是有效可行的.

三维不规则地震数据重建方法

不规则采样地震数据会对多道处理技术产生不良影响,降低地震资料的处理质量。本文针对有限带宽三维不规则地震数据,将二维空间非均匀Fourier变换理论和贝叶斯参数反演方法相结合,进行反演重建。首先,采用分频重建策略,对每一个时间频率依据最小视速度确定出待重建数据的空间频率带宽,从不规则地震数据中估计出重建数据的空间Fourier谱。然后,将不规则地震数据重建视为谱重建的地球物理反演问题,运用贝叶斯参数反演理论估计出空间Fourier谱。在反演求解时,采用Delaunay三角网格剖分方法来确定不规则采样点的权值。此外,为避免复数矩阵求逆,使用预条件共轭梯度算法来保证求解的稳定性和收敛速度。理论模型和实际资料处理结果验证了本文方法的有效性和实用性。

不规则地震数据的抗假频重建方法

不规则采样地震数据会对地震数据多道处理的效果造成严重影响。本文将单步预测滤波拓展到多步预测滤波,基于多步自回归预测滤波方法,实现对不规则地震数据的分步、抗假频重建方法。文中首先运用带限Fourier重建方法对不规则地震数据进行规则化重建,得到无假频低频数据的频率谱;接着使用多步自回归算子从重建数据的无假频低频谱中提取整个有效频带的预测滤波因子;然后利用已知道数据和预测滤波因子重建得到完整数据的频率谱,最终实现不规则地震数据的抗假频重建。理论模型和实际资料的处理结果验证了本文方法的有效性。

数据不规则问题并行计算的负载平衡策略的研究

讨论以边缘通信为特征的数据不规则问题并行计算的静态负载平衡策略。从图论的角度讨论了静态负载平衡问题,给出三个优化目标,即点集等分,最短通路和通信量最小。对于以边缘通信为特征的一般数值计算问题,论述了二维问题正方形划分总通信量最小、并行效率最高,三维问题立方体划分总通信量最小、并行效率最高的结论。基于以上结论和实际课题特点,提出一种一维优先的规则分块算法和基于自动重分块的不规则分块算法相结合的方法。实验证明,该方法实现简单,能够处理不同规模的数据不规则问题,达到较优的负载平衡和较高的通信效率,提高并行程序的整体效率。

数据不规则问题全相关Block递归方程组多维流水线并行技术研究

主要讨论数据不规则问题全相关Block递归方程组多维流水线并行的实现.首先给出全相关Block递归方程组的模型方程,并从图论的角度给出了流水关系有向图的定义以及流水线并行条件的判别准则,分析了影响流水线并行效率的主要因素.在此基础上,提出一种基于流水关系有向图的流水线并行实现算法并应用于数据不规则问题.实验结果表明该方法在复杂区域情况下也可以取得较高的效率.

基于XML映射模板实现不规则Excel数据的转换

不规则Excel数据与关系数据库数据的转换是很多企事业单位数据库应用系统在有效利用数据时经常碰到的棘手问题。文中研究的基于XML映射模板实现不规则Excel数据与关系数据库数据的转换方法,有效地解决了不规则Excel数据与关系数据库数据转换中存在的低效、繁琐、工作量大等问题。通过实际应用证明,所研究开发的转换系统可以批量转换不规则Excel数据,体现了高效性;并且可以为任何一个数据库应用系统处理不规则Excel数据提供帮助,体现了通用性及实用性。

曲波域不规则地震数据提高分辨率技术研究

受野外观测条件的限制,采集的地震数据体通常不规则,并缺失一部分数据道。传统的单道提高分辨率方法无法兼顾横向地震信息,处理结果存在空间一致性问题。为此,本文提出在曲波域内进行不规则地震数据,通过曲波变换实现对地震数据的稀疏表征,将提高分辨率问题转化为曲波域1-范数约束的稀疏促进求解,得到规则化的高分辨率地震数据体。该方法避免传统单道提高分辨率方法存在的局限性,在提高分辨率的同时,能够恢复缺失的地震数据、压制随机噪声,进而提高地震数据的完备性,模型和实际资料试算,验证了该方法的正确性、有效性和适用性。

3D高阶抛物Radon变换在不规则地震数据保幅重建中的应用

3D地震数据不规则采样缺失重建是地震勘探数据处理流程中的重要问题.本文提出了一种基于具有保幅特性的非均匀高阶抛物Radon变换(NHOPRT)地震数据重建方法.在最小二乘反演方程中引入Delaunay三角网格剖分来计算空间不规则加权系数,从而获得最接近完整规则数据的高阶抛物Radon变换域系数.在用SVD求解反演方程过程中,利用高阶抛物Radon变换算子在频率域为指数函数,具有线性可分解特性,将二维空间的高阶抛物Radon变换算子分解为两个独立的一维空间变换算子,减小了变换算子的矩阵大小,从而很大程度地提高了计算效率.理论模型和实际地震数据重建测试证明了本文方法的有效性以及实用性.