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一种基于改进Markov模型的插值方法
被引量：
4
1
作者
杜奕
张挺
+1 位作者
卢德唐
李道伦
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2012年第3期565-571,共7页
重建过程中常常需要使用多种插值方法来提高重建精度,并结合多来源的数据进行整合.不同尺度、不同分辨率或不同类型的数据结合可以提高空间插值结果的精度.协同序贯高斯模拟(COSGSIM)能够利用已知的主要信息(硬数据)和一些模糊的辅助信...
重建过程中常常需要使用多种插值方法来提高重建精度,并结合多来源的数据进行整合.不同尺度、不同分辨率或不同类型的数据结合可以提高空间插值结果的精度.协同序贯高斯模拟(COSGSIM)能够利用已知的主要信息(硬数据)和一些模糊的辅助信息(软数据)来预测重建.协同区域化线性模型(LMC)和最初的Markov模型(简称MM1)被COSGSIM用于融合主要信息和辅助信息.但是LMC不能解决不同变量间交叉矩阵不稳定的问题.而MM1模型只有当主要信息定义在比较大的空间尺度时,才可以实现对 COSGSIM 的逼近.对于上述情况,提出一种改进的 Markov模型(简称MM2).MM2模型假设一个位置的辅助信息屏蔽了其他位置辅助信息对该位置主要信息的影响.实验结果表明,当主要信息定义在比辅助信息小的空间尺度时,COSGSIM方法在MM2模型下比 MM1有效.
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关键词
插值
协同序贯高斯模拟
MARKOV模型
硬数据
软数据
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职称材料
题名
一种基于改进Markov模型的插值方法
被引量：
4
1
作者
杜奕
张挺
卢德唐
李道伦
机构
上海第二工业大学计算机与信息学院
上海电力学院计算机与信息工程学院
中国科学技术大学近代力学系
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2012年第3期565-571,共7页
基金
中国科学院知识创新工程重大项目(KJCX1-YW-21)
国家自然科学基金项目(10702069)
+1 种基金
上海市自然科学基金项目(11ZR1413700)
上海市教育委员会科研创新项目(09YZ454)
文摘
重建过程中常常需要使用多种插值方法来提高重建精度,并结合多来源的数据进行整合.不同尺度、不同分辨率或不同类型的数据结合可以提高空间插值结果的精度.协同序贯高斯模拟(COSGSIM)能够利用已知的主要信息(硬数据)和一些模糊的辅助信息(软数据)来预测重建.协同区域化线性模型(LMC)和最初的Markov模型(简称MM1)被COSGSIM用于融合主要信息和辅助信息.但是LMC不能解决不同变量间交叉矩阵不稳定的问题.而MM1模型只有当主要信息定义在比较大的空间尺度时,才可以实现对 COSGSIM 的逼近.对于上述情况,提出一种改进的 Markov模型(简称MM2).MM2模型假设一个位置的辅助信息屏蔽了其他位置辅助信息对该位置主要信息的影响.实验结果表明,当主要信息定义在比辅助信息小的空间尺度时,COSGSIM方法在MM2模型下比 MM1有效.
关键词
插值
协同序贯高斯模拟
MARKOV模型
硬数据
软数据
Keywords
interpolation
sequential gaussian co-simulation（cosgsim）
Markov model
hard data
soft data
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于改进Markov模型的插值方法
杜奕
张挺
卢德唐
李道伦
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2012
4
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