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2020年5月25日21:19:14 評論 12

機器學習與流場數據可視化 作者:張麗

機器學習與流場數據可視化 出版社:電子工業出版社

機器學習與流場數據可視化 內容簡介

科學計算可視化(Scientific Visualization,SciVis)是計算機圖形學的一個重要研究方向,是圖形科學的新領域。隨著計算能力的不斷增強,科學數據中使用的物理模型以及模擬空間的大小都在不斷提高。本書嘗試性地將機器學習理論應用于科學計算可視化中,大大提高了數據中特征識別的魯棒性和準確率,同時結合流場數據可視化技術的具體實現,詳細闡述這兩個領域結合的理論和存在的關鍵問題。本書內容主要包括:科學計算可視化的內容、技術現狀和挑戰,機器學習基本理論,使用Boosting和CAVIAR兩種方法進行科學計算可視化的理論和方法等。本書可作為高等學校計算機或非計算機專業研究生科學計算可視化課程的參考書,也可作為從事流場數值模擬和流場可視化技術的研究或開發人員的參考書。

機器學習與流場數據可視化 目錄

前言

第1章 概述

1.1 科學計算可視化簡介

1.1.1 標量場可視化

1.1.2 向量場可視化

1.1.3 張量場可視化

1.2 流場可視化

1.2.1 流場可視化的流程

1.2.2 流場可視化的特點

1.2.3 流場可視化的分類

1.2.4 流場可視化技術

1.3 可視化開發工具VTK

1.3.1 VTK簡介

1.3.2 VTK環境搭建

1.3.3 VTK與MFC

第2章 流場數據對象及流場特性

2.1 數據模型

2.2 數據類型

2.2.1 標量數據

2.2.2 向量數據

2.2.3 張量數據

2.3 數據格式

2.3.1 PLOT3D

2.3.2 VTK

2.3.3 OBJ

2.4 本章小結

第3章 流場基礎特征可視化

3.1 湍流

3.1.1 湍流的定義和特征

3.1.2 湍流的特征量和特征尺度

3.1.3 湍流的運動方式

3.2 湍流的模擬

3.3 漩渦特征識別方法

3.3.1 漩渦檢測

3.3.2 基于速度梯度張量的檢測方法

3.3.3 局部極值方法

3.3.4 粒子追蹤

3.3.5 其他方法

3.4 本章小結

第4章 交互式流體可視化

4.1 交互式可視化

4.1.1 修改類交互

4.1.2 基于選擇的交互

4.2 專家數據的獲取

4.3 本章小結

第5章 機器學習增強流場可視化

5.1 方法概述

5.1.1 數據讀取

5.1.2 數據分析

5.1.3 數據過濾

5.1.4 數據映射和渲染

5.2 閾值的選取

5.3 特征距離

5.4 本章小結

第6章 Boosting與漩渦檢測

6.1 基本的Boosting增強算法

6.2 改進的Boosting增強算法

6.3 實驗結果分析

6.4 本章小結

第7章 CAVIAR與漩渦檢測

7.1 CAVIAR算法概述

7.2 CAVIAR算法優化

7.3 參數設定與交叉驗證

7.4 實驗結果分析

7.5 本章小結

參考文獻

機器學習與流場數據可視化 精彩文摘

隨著計算能力的不斷增強,模擬中使用的物理模型及模擬空間的大小都在不斷提高。在不久的將來,超大規模計算系統會產生出越來越復雜的模擬數據集。即使在目前,數據產生的速度極快,以至于應用科學無法及時地做出分析。所以找到一種能夠加速數據分析速度并且對大量雜亂數據進行合理可視化的方法,是目前亟待解決的問題。

特征檢測是可行的方法之一。該方法已經成為那些處理萬億次級和千萬億次級數據的專家進行數據簡化的比較重要的方法。從根本上說,特征檢測減少了那些符合某種特征描述或者特征類別的數據的數量。在數據集中確定特征的方法有兩種:局部特征法和全局特征法。局部特征法,又稱點分類法,該方法主要分析鄰近的一小部分數據,確定其二元分類屬性,即該數據點是否屬于某個特征類。這樣一些已經分好類的數據點匯總得到某個特征,例如流體中的亂流。相對地,全局特征法通過匯總的分類策略從整體提取特征,比如流體中的流體線。對于某些種類的特征來說,全局特征法能夠更準確地識別出被關注的特征。但是對于某些大規模數據來說,進行全局特征檢測的代價太高。

在流體力學的應用中,漩渦是其中最主要的特征。目前存在的很多漩渦檢測的方法,都屬于局部特征檢測。這些方法會對結果做出誤判,主要原因是它們的檢測器并沒有基于一個嚴格的漩渦定義。對于一個沒有嚴格定義的特征來說,針對它的檢測算法不可避免地會產生假陽性和假陰性的結果。局部檢測算法,由于單次檢測的數據量少,會顯得特別脆弱。而目前主流的檢測算法,大部分都是局部檢測算法。

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