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地学中海量数据的并行可视化研究进展 总被引：2，自引：0，他引：2
地球科学中观测和数值模拟结果数据爆炸式的增长,给可视化和分析这些海量数据带来了极大的挑战,将海量数据并行可视化技术应用到地球科学中是解决这一问题的有效手段。地球科学中海量数据可视化是目前国际科学可视化研究的一个新方向。本文首先介绍海量数据并行可视化的几个步骤,然后总结了地球科学中海量数据的特点,重点讨论了海量数据并行可视化在地幔对流、地震波传播以及海啸数值模拟等可视化研究中的应用实例。 相似文献
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可扩展大屏幕高分辨率并行显示系统的构建,包括硬件环境、软件环境与软件技术、图形校正与颜色校正.基于SAGE和VizRoll大屏幕显示技术,利用PC-cluster及LCD构建了一个可扩展4×5高分辨率并行显示阵列,并实现了高分辨率并行显示系统在地学可视化中的几个典型应用. 相似文献
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网络信息数据多尺度表达模型的研究，通过对网络信息空间的多尺度划分和变换，描述网络信息单元的尺度行为与计量特征，建立多尺度之间网络信息数据的逻辑关系，发现网络信息数据特征；给出并实现网络信息数据多尺度处理与表达及其质量评估模型。它能满足网络信息系统自动化的、合理的、自适应地提供多种详细程度的网络信息，实现网络信息数据的多尺度可视化要求；它能满足多尺度网络信息的综合、分析、维护和多种表示的要求。 相似文献
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地层的三维可视化是获取地下空间信息,真实表达地层结构和空间关系的重要手段,本文在综合分析了多层DEM和GTP模型表达三维地质体的基础上,利用钻孔数据、柱状图、地质剖面图等资料构建多层DEM—GTP三维混合模型,并利用Arc GIS平台二次开发工具开发三维可视化系统,实现地层的三维可视化,最后运用实例数据对理论成果进行测试,用于辅助相关地学研究和决策,取得了良好的效果。 相似文献
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提出了一种将核Fisher鉴别分析特征抽取与多分类支持向量机算法结合的网络入侵检测技术,扩展了二分类支持向量机,利用经过核Fisher鉴别分析特征抽取后的训练数据构造优化的决策树,从而实现支持向量机的多分类.实验结果表明该算法能够提高检测正确率,同时降低训练时间,取得了良好的效果. 相似文献
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选取二维高斯函数的一阶偏导数构造小波函数,利用小波变换的多尺度特性,提取图像的多尺度边缘信息。在DSP Builder开发环境下,对算法进行了可视化编程、仿真,并生成VHDL代码,完成FPGA实现及系统集成。仿真实验取得了比较理想的结果。 相似文献
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目前针对图书管理信息数据的研究方法与手段众多,文章利用最新的复杂网络研究手段及方法对选取的图书借阅典型数据进行了全面的可视化实证分析研究,具体包括借阅数据结构可视化、社团规划可视化和数据链路预测可视化,深入讨论了各种可视化实现的具体工具及代表算法,尝试阐明复杂网络与图书管理数据相结合的研究机制,试图为搭建高效合理的图书借阅环境提供一种比较实用的新方法. 相似文献
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多源数据辨识系统广泛应用在机载数据辨识控制、大型机械设备故障诊断和云存储系统数据库集成等领域。对多源数据的辨识系统并行查询和数据调度中,因数据的静态非线性测量过程影响了查询效益,需要对辨识系统并行查询链路进行扩展。提出一种基于振幅调节Fourier变换边缘逆理论的辨识系统并行查询扩展算法。进行多源数据辨识系统基本构造和模型设计,提取查询特征信息,采用RBF神经网络系统进行多源数据输入自适应学习,构建神经网络辨识系统的边缘逆向量,采用边缘逆理论进行振幅调节Fourier变换实现多源查询数据的状态重组,实现查询链路扩展设计改进。仿真结果表明,该算法提高了辨识系统的查询通道的链路相位,多源数据调度的时间成本及空间成本大幅降低,加速比提高,算法将在系统状态识别、机械故障智能诊断等领域具有较高的应用价值。 相似文献
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针对电网数据来源多、维度高、体量大的特点,提出云环境下大规模电网数据相似重复记录并行检测算法MP-MATCH;首先,引入海明距离、倒排索引算法和狄利克雷抽屉原理对Sim Hash算法改进,解决相似重复记录检测精度和效率缺失的问题;其次,基于MapReduce模型设计改进的Sim Hash算法的并行执行策略,实现云环境下大规模电网数据相似重复记录并行检测;最后,在Hadoop平台上进行实例对比分析,结果表明了算法的高效性和精确性,并具有良好的伸缩性和加速比,适用于大规模电网数据的相似重复记录并行检测。 相似文献
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Web网络中存在海量文本,需要进行合理高效的文本抽取,实现Web文本数据挖掘。由于Web文本数据的高维特性,文本抽取过程中自动分类配对困难。提出一种基于RBF神经网络隐节点共振致密配对的Web数据文本抽取算法,进行Web数据文本特征采样与关联主特征挖掘,在每次移动中形成RBF隐节点共振致密配对,得到最优文本特征选择的路径,建立RBF神经网络分类器,实现基于蚁群算法的特征抽取算法改进。实验结果表明,该算法能有效实现对隐节点的共振致密配对,特征挖掘跟踪性能较好,保障了挖掘性能,系统所提取的特征分量与其他模糊分量差距较小,文本正确抽取召回率高于传统方法,在Web网络数据文本抽取中具有优越可靠的应用价值。 相似文献
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《科技通报》2016,(3)
研究多源语义特征分层数据库中的大数据聚类方法,实现数据的分类识别。多源语义特征分层数据库中由于路由冲突,在链路负载较大的情况下,不能有效实现对大数据语义特征的并行搜索。提出一种基于增广链同态解析的链路分流方法避免路由冲突,实现增广链修复下大数据并行搜索聚类。构建大数据聚类的语义相似度融合模型,基于跨层链路分流算法实现增广链路分流,进行语义本体模型构建,选择采用高阶贝塞尔函数累积量作为增广链修复检验统计量,确定节点数据包的置信度,确立置信区间,在进行缓冲区溢出修复时,进行功率谱幅度特征提取,实现大数据的并行搜索聚类,进行语义本体模型构建,为离群点新建一个簇,依次对每个文档的主题词集进行处理,将每个主题词自动添加入形式背景的属性集中,采用并行搜索算法实现对语义大数据的优化聚类算法改进。仿真结果表明,采用该算法进行大数据聚类,契合度较高,误分率较低,性能优越。 相似文献
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介绍了蚁群爬山法(ACH)的基本原理和方法,分析了该算法存在的不足之处,提出了针对这种算法的并行化改进方案,从整体性能和局部性能上都进行了良好的并行改进处理.改进后的算法有较强的并行化能力,实现了很好的负载平衡,并且在很大程度上减少了计算量和网络通信量,提高了算法的效率,可广泛应用于对海量数据的挖掘和处理. 相似文献
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FFT速度的提高是数字信号处理领域中的核心问题,并行流水计算是实现大规模FFT高速计算的基本技术。在分析了基2时间抽取算法并行计算时输入数据的地址特性后,本文提出了2维SRAM的设计,它突破了并行计算N点FFT时普通SRAM地址非线性变化的瓶颈,达到 个蝶形单元并行流畅读写计算数据的目的,并使得数据地址数量变少,生成简单。本文对一个8×8字单元,每个字16比特的2维SRAM进行设计仿真,可以验证其功能正确。 相似文献
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《科技通报》2017,(4)
为了提高BP神经网络算法的分类准确率和运行时间效率,利用PSO算法和并行化设计的思想,提出了Hadoop平台下基于MapReduce的PSO优化BP神经网络的并行化设计及实现方法。利用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,提高算法分类准确率;采用MapReduce并行编程模型实现算法的并行化处理,解决了BP神经网络在处理大规模样本数据集时存在的硬件开销和通信开销大的问题。选用SUN Database场景图像库构造了5个不同规模的数据集,通过与传统的串行PSO-BP神经网络算法实验对比,并行化的PSO-BP神经网络算法分类准确率达92%左右,系统效率在0.85左右,在处理大规模数据集时具有明显的优越性。 相似文献
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基于非参数回归和尺度空间理论的多尺度光滑方法是探索数据多尺度回归关系特征的新方法。简要介绍了非参数回归的多尺度分析模型、统计推断技术和可视化方法,全面回顾了自提出该方法以来近10年内相关研究进展,最后讨论了非参数回归的多尺度分析方法亟待解决的问题和未来的研究方向。 相似文献
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许多数据挖掘应用中涉及的预测模型庞大并且数据集复杂。这样的应用程序急需创新的算法。该算法不仅需要有效的预测精度,而且需要有效的运行于分布式计算系统中并在合理的时间内产生结果。本文重点介绍多关系数据的预测模型,首先举例说明设计这些数据的应用模型,然后描述一个基于并行同步聚类（SCOAL）的总体框架,该框架适用于分而治之的方法进行数据分析。最终将论证基于并行同步聚类的框架在应用Map-Reduce的情况下可以有效的实现并行化。 相似文献
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针对并行遗传算法中计算资源的分配问题,采用遗传算法和多智能体技术相结合的方法,实现了基于粗粒度的并行GA算法结构,该方法有利于改进遗传算法的性能,提高遗传算法搜索的效率. 相似文献