计算机研究与发展 ›› 2016, Vol. 53 ›› Issue (12): 2801-2815.doi: 10.7544/issn1000-1239.2016.20150384
杜奕1,张挺2,黄涛3
Du Yi1, Zhang Ting2, Huang Tao3
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.
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