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1、在對(duì)大規(guī)模科學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí),往往會(huì)因?yàn)槠渚哂幸?guī)模大、特征復(fù)雜的特點(diǎn),使得在理解、分析這些科學(xué)數(shù)據(jù)的時(shí)候,獲取知識(shí)變得十分困難,因此針對(duì)大規(guī)模的科學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)挖掘勢(shì)在必行。本項(xiàng)目主要研究如何從大規(guī)模的科學(xué)數(shù)據(jù)中提取出模式。本文研究的數(shù)據(jù)為通過(guò)lared-p程序模擬后得到的模擬數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)反映了激光在等離子體傳播過(guò)程中的能量變化情況。由于該研究建立在物理背景基礎(chǔ)上,再加上數(shù)據(jù)本身的新穎性,給研究帶來(lái)了極大的困難。經(jīng)過(guò)廣泛閱讀文獻(xiàn),查閱資
2、料最終確定了提取圈特征為主要手段的研究思路。 本文針對(duì)的數(shù)據(jù)是分時(shí)間步分布的,每個(gè)時(shí)間步在橫向切片上呈現(xiàn)環(huán)狀分布,不同的環(huán)代表了不同的能量值。那么也就有了將環(huán)帶作為表征數(shù)據(jù)的特征的想法,圈特征提取算法在這種情況下應(yīng)運(yùn)而生。圈特征提取算法是將各個(gè)切片包含的環(huán)帶數(shù)量作為對(duì)應(yīng)切片的特征,最終將整個(gè)時(shí)間步包含的所有切片的特征組合在一起就成了圈特征。圈特征提取算法共包括了數(shù)據(jù)預(yù)處理、邊緣提取、邊緣細(xì)化、封閉曲線識(shí)別這四個(gè)部分。每一個(gè)部分都
3、包含了自己獨(dú)立的技術(shù),但只有組合在一起才構(gòu)成本文所提出的圈特征提取算法。通過(guò)圈特征提取算法的提出,為分析從大規(guī)模數(shù)值模擬數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息提供了有效的新方法。 數(shù)據(jù)預(yù)處理部分作為整個(gè)算法的第一部分,起到去除噪聲的功能,為進(jìn)一步的數(shù)據(jù)處理奠定了基礎(chǔ)。邊界提取部分為將環(huán)帶邊界信息從切片中提取出來(lái),這是整個(gè)算法很關(guān)鍵的一步。接下來(lái)在邊緣細(xì)化算法部分本文采用了一種改進(jìn)的串行化的邊緣骨架提取算法,通過(guò)這種改進(jìn)的細(xì)化算法能夠解決長(zhǎng)豎的識(shí)
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