一、大数据量网格模型的建模与简化技术研究（论文文献综述）
高学伟[1]（2021）在《数字孪生建模方法及其在热力系统优化运行中的应用研究》文中研究说明随着社会经济的飞速发展,我国产业结构优化调整和转型升级进程的深入,要实现未来“碳达峰,碳中和”的目标,需要建设清洁低碳、安全高效的现代能源体系。以风电和太阳能发电为代表的可再生能源替代作用日益突显,而火电机组在未来很长一段时间内仍将处于主导地位。亟需解决火电和可再生能源的协同发展问题,大型火电机组更多需要担负起高效节能、低碳环保、深度调频调峰的任务。实施电能替代供热对于推动能源消费革命、减少碳排放、促进能源清洁化意义重大。利用电锅炉储热供暖还可以降低电网调节压力,增加供热能力,有效解决可再生能源的消纳问题。火电机组热力系统和电锅炉储热供暖热力系统都属于典型的非线性、多参数、强耦合的复杂热力系统。本文通过研究流体网络机理建模和数据驱动建模相融合的数字孪生建模方法,为热力系统建模工作提供了新的思路和途径,为热力系统安全、环保和经济运行提供理论支撑。论文围绕数字孪生建模方法及其在热力系统优化运行中的应用,主要研究内容和成果包括以下几个方面:（1）对数字孪生理论、热力系统建模理论以及大数据处理等基本理论进行了研究。比较了数字孪生与仿真技术及信息物理系统的异同;以火力发电厂为例,研究了流体网络机理建模及求解方法;对Hadoop系统的MapReduce与Spark计算进行了对比分析,对实时数据处理Spark Streaming与Storm进行了对比分析,并搭建了适用于数字孪生及大数据在热力系统建模领域应用的大数据分布式集群平台;在该集群上实现了大数据的存储管理,以及大数据分布式计算,研究了基于大数据平台的数据驱动建模理论,包括支持向量回归建模、极限学习机建模、智能辨识优化算法以及即时学习等基本理论。（2）针对数据驱动建模方法的研究,提出一套基于改进即时学习策略的自适应数据驱动建模方法。采用“主成分+互信息”的方法获得输入和输出变量之间的相关程度,确定权重因子,然后利用“欧式距离+角度”定义一种加权综合相似度度量函数。在离线状态下,利用改进遗传模拟退火模糊聚类方法进行工况划分;进行工况预测时,采用一种多层次综合相似度度量的相似工况快速识别方法构建相似工况训练集,即根据两级搜索的策略实现了在线快速识别:初级识别是确定预测工况在历史工况库中所属的类别提取预测类工况,次级识别是采取基于综合相似度度量函数的相似工况识别方法,在历史数据库中针对预测类工况的快速识别;局部模型建模方法是在Spark计算框架下,对SparkSVMHPSO算法、Spark ELM算法以及基于SparkHPSO的多参数辨识等数据驱动建模方法进行研究。然后以SCR脱硝系统出口 NOx预测、电锅炉储热供热系统源侧及荷测负荷预测为案例,验证了所提出的建模方法有效性。为热力系统数字孪生模型建模及系统工况优化提供了理论支撑。（3）针对数据孪生建模的研究,提出一套改进即时学习策略的自适应数据驱动与机理模型多参数辨识协同融合的数字孪生建模方法。在建立热力系统机理模型的基础上,关键的设备模型参数利用多参数多工况拟合的离线智能辨识方法,得到可以模拟实际系统全工况下动态变化趋势的离线智能参数辨识模型;以离线智能参数孪生模型为主,根据相似度阈值进行判断,采用自适应模型参数更新策略,实现数字孪生模型的在线协同;为进一步提升孪生模型预测的精度和鲁棒性,采用移动窗格信息熵的多模型输出在线融合方法,提升关键工况以及动态变化过程的逼近程度。基于这一理论构建的数字孪生模型,能够基于系统运行数据持续进行自我修正,在线跟踪设备运行特性,从而具有自适应、自演进的智能化特点,能够全面反映系统的运行状态和性能,为系统工况迭代优化提供可靠的模型输入和结果校验工具。以燃煤电站SCR脱硝系统和电锅炉储热供热系统为研究对象,建立其热力系统数字孪生模型。（4）最后,基于数字孪生模型的实时跟踪能力,提出一种基于负荷分配和工况寻优的热力系统智能工况动态寻优策略。并以电锅炉储热供热系统为研究对象,根据能耗成本分析和负荷分配策略,利用数字孪生模型系统,对电网负荷、电锅炉系统、储热系统进行预测计算,模拟不同运行方案、不同工况下系统动态运行,得出最优的供热调节和负荷分配方案。以火力发电厂SCR脱硝系统为例,根据建立的自适应、自演进的智能化SCR脱硝系统数字孪生模型,将该模型应用于模型预测控制算法中。结果表明,利用基于数字孪生模型的自适应预测控制算法比传统的PID控制效果更精确,运行更稳定。证明了所提建模方法的有效性,具有重要的工程实用意义和行业示范价值。
吴翔宇[2]（2020）在《城市空间管控的场景网格化建模与应用方法研究》文中研究说明通用航空、无人机产业迅猛发展,特别是随着低空领域的开放,飞行器数量不断增加,越来越多的飞行任务需要在低空甚至城市中完成,这使得空间管理的压力越来越大;另一方面,智能化战争将颠覆传统的战争模式,无人机集群作战将成为未来战争的重要组成部分。现有的空间管控应用系统是对象化的规划思路,难以满足大量空间对象的高效管理需求。网格化的管理方式以空间为研究基础,这种方式不考虑对象数量,而是考虑网格的占用情况,将计算问题变为查询问题,从原理上降低了对象化管理方式的复杂度,为空间管控问题提供了一种新的解决思路。论文以网格化的空间管理思路为基础,研究包括城市三维场景网格化建模与数据组织、三维非刚性网格编码与动态对象标识以及基于网格格点的无人机三维航迹规划,本文的创新点如下:1.针对现有建模方法存在计算效率低、数据冗余大等问题,建立统一的网格化框架,设计了多尺度网格化建模方法,以实现对不同数据形式的对象进行统一的网格化表达;在此基础上,针对三维数据组织效率低的问题,提出基于网格的数据组织方法,可以实现城市建构筑物等数据的高效索引和查询。实验表明:网格化方法可以实现不同类型数据的快速多尺度网格化建模,数据组织方法在不同查询区域、不同数据量的空间查询时,其效率和稳定性均优于Oracle Spatial,更加满足大数据量情况下对数据组织的需求。2.针对现有刚性网格剖分结构存在的问题,设计了一种非刚性网格编码方法,用同一套编码对网格的格元、格边、格点和格面同时编码,使任意相邻的八个网格均可以进行非刚性聚合;设计了格点化标识方法,增加了格点、格边和格面的标识能力,用于解决网格框架中动态对象的标识问题;研究了直线格点化方法和飞行冲突检测方法,用于检测规划航迹之间的飞行冲突。实验表明:相比于刚性网格化标识方法,基于格点的标识方法对目标的标识准确性更高,标识网格与对象的尺度更加匹配;相比于Bresenham算法,直线格点化方法对空间直线的贴合度更高,航迹偏离度更低;在飞行冲突检测时,相比计算检测法,本文方法采用查询检测的效率更高。3.针对传统A*网格算法存在对无人机定位不准确、航迹不可飞的问题,提出基于格点优化的A*算法,以实现网格化框架中的无人机三维航迹规划。该方法以网格格点为基础,通过搜索格点完成航迹规划,规划中考虑真实飞行的约束条件,设计了更优的航迹代价函数,以提升航迹在真实情况下的安全性与可飞性。实验表明:相比A*的网格算法,本文方法可以实现三维空间的避障和规划,且规划的航迹路程更短、路线更优。
李少卿[3]（2020）在《三维建筑模型快速简化关键技术研究》文中研究指明三维数字化模型复杂度和数据密度的日益增长给计算机存储、显示、传输和渲染等方面带来了巨大压力。构建三维城市的复杂场景往往需要海量多源异构的空间数据配合使用,三维建筑模型是其不可或缺的要素。为了获取适合多种场景使用的建筑模型,需要对原始高分辨率网格模型建立不同的层次细节模型（Level Of Detail,LOD）。如何针对模型不同的复杂性,定量优化LOD模型的细节水平,自适应的保留重要特征并减少不必要的冗余,以符合人对其认知过程的层次性[1],是Web3D展示的重要技术内容。LOD模型的建立,首先面临网格简化的问题。网格简化方法即在保留模型的重要几何和视觉特征的前提下,有条件的精简次要细节,以降低复杂模型计算复杂度。常见的网格简化算法以简化机制分类,可以分为增量式简化算法（Incremental Decimation）、顶点聚类算法（Vertex Clustering）、采样算法（Sampling）和自适应细分算法（Adaptive Subdivision）[2,3,4]。其中,边折叠（Edge collapse）算法属于增量式简化中的一种,该算法简化模型时计算速度快、鲁棒性好,但进行大幅度简化时可能会出现模型细节特征丢失问题。本文在研究目前主流多分辨率绘制和三维模型边折叠简化算法等相关技术的基础上,针对三维复杂模型简化至低分辨率时存在模型网格质量降低、表面细节特征丢失等原因导致的视觉退化问题。提出了一种顾及角度误差的三维复杂模型边折叠简化算法,并在此基础上设计了城市三维建筑模型快速可视化系统。论文的主要内容如下:（1）针对三维建筑模型简化至低分辨率时模型网格质量降低、表面细节特征丢失等原因导致的视觉退化问题,提出了一种顾及角度误差的网格模型边折叠简化算法。该算法在选取收缩边时预先加入了顶点约束处理,以减少需要折叠操作的边的数量,提高计算性能;在二次误差测度算法的基础上引入角度误差加权,对生成新面片的旋转方向进行角度误差控制,以提高模型特征区域顶点的误差度量,更好的保留模型表面细部特征。（2）研究三维空间数据存储技术。根据三维建筑模型数据特点和属性信息不同,分析三维建筑模型数据层次,设计了面向三维建筑模型的数据结构,对本文算法生成的三维建筑LOD模型进行组织管理;通过等经纬差网格划分建筑模型中心坐标的方法,实现三维建筑模型数据网格化存储,将不同作用范围的数据采用金字塔结构分层分块进行存储,以提高数据的索引效率和网络响应速度。（3）设计三维建筑模型实验演示系统。针对以上研究内容,基于B/S架构及WebGL三维渲染引擎开发了具有实用价值的三维城市场景统一表达系统,实验表明,该算法在保留场景中建筑模型重要几何特征的前提下,有效减少了系统绘制的图元数目,适用于渲染大规模三维城市场景。
徐流畅[4]（2020）在《预训练深度学习架构下的语义地址匹配与语义空间融合模型研究》文中研究指明随着我国数字城市与智慧城市建设的不断开展,地址信息作为战略性的基础地理信息及空间数据资源,在人们日常生活中的作用愈发重要,而且在国家的经济建设、文化发展和社会管理等多方面也起到相当关键的作用。在各行各业的基于位置服务的大数据应用需求驱动下,我国各相关部门采集和积累了海量异构的地址数据。然而由于我国地址规范标准不统一以及人工采集与管理秩序的混乱,导致地址信息的解析和理解成为一大难题,也极大地限制了其在各个领域内的应用。因此,有必要从认知地址文本信息和理解地址语义知识的角度出发以形成地址语义模型,让其深入挖掘地址信息的语义特征内涵并适用于计算机的高性能运算。此外,地址特有的寻址属性使得理解和融合其语义与空间信息具有重要的理论价值和实践意义,也是当前的学术热点。针对现有的地址模型研究中所存在的语义信息表达不完善、信息智能化应用不充分以及相关任务场景泛化性弱的困境,本文利用了深度神经网络中的注意力机制及“预训练-微调”模式,将地址语义理解、语义地址匹配和空间语义融合等关联度较大的任务转为可计算的深度神经网络模型的搭建和优化问题。针对地址文本语料的特性,采用自监督学习构建深度学习架构以形成地址语义模型来支持各地址相关任务。在此基础上,通过生成有监督的匹配数据集对模型进行微调,让模型针对性地识别地址间的语义相似性并实现高精度的地址匹配任务。同时考虑到地址特有的空间属性,设计了一套遵循空间相似度规则的数据集并通过对地址语义模型的微调将空间距离与地址语义进行深度关联融合。本研究系统性地构建了语义认知理解-地址高效精确匹配-空间语义深度融合-下游应用任务验证评价的中文地址理论体系和方法架构,以百万量级的位于浙江省杭州市上城区的地址语料库为实验数据对设计的方法架构进行测试、验证和应用。本文的研究内容概况如下:（1）构建了一套以广义的自回归预训练方法为核心的深度神经网络结构下的地址语义模型来实现地址语义信息的自动获取,并将“预训练-微调”模式引入地址研究中。考虑到地址中每个字符间的相互影响和双向上下文语序关系,提出了一套以排列组合式未知字符预测为目标的地址语义模型,并利用目标位置感知的双轨自注意力结构解决建模中的目标位置信息缺失问题,最终设计了具有自学习能力并且能够提供各相关应用迁移学习能力的新型深度神经网络。实验结果表明其实现了海量多源异构地址数据集的语义信息理解和表征,为基于该模型的后续应用任务研究的优秀表现夯实了基础。（2）设计并实现了基于地址语义模型微调后的语义地址匹配建模方法。受文本蕴含及文本复述理论启发,以空间位置信息为推理条件构建带标签的有监督地址对数据集,建立了一种用于有效地址匹配任务的深度神经网络架构和训练框架。以构建的语义地址匹配数据集为对象开展实验,其结果证明了该工作能有效地解决地址匹配中存在的冗余,不完整或异常表达等情况,具有“高精度轻流程”的表现。证明了所设计模型可在弱监督训练数据下维持高水准表现。论证了“先自监督预训练-后有监督微调”的两阶段范式能极大地提高任务的准确率和有效性。（3）提出了新颖的地址语义-空间深度融合理论设计,对地址的语义-空间特征研究实现了从过去的“物理结合”到本研究中的“深度融合”的转变。构建了将空间位置信息与地址语义信息相融合的训练数据集,并在地址语义模型的基础上,通过对回归任务的微调训练搭建了语义-空间融合模型。实现了可被计算机理解的包含地址特有的寻址属性的地址表征,并设置了地址空间位置预测的下游任务以评价深度融合效果。该实验数据为地址语料及其对应的空间坐标,实验结果表明本研究设计的模型在该下游任务中相比前人的模型总有最佳表现,极大地提高了空间位置预测任务的精度。证明了所设计模型能够深度融合地址的语义和空间信息,并支持地址数据空间关联的应用任务。本研究在地址信息智能化、结构化和数值化方面,实现了其理论与建模方法上的创新及突破,解决了由大数据驱动下的地址数据质量低下及数量泛滥问题,提高了地址信息解析和挖掘的操作效率以及迁移学习能力,以推动关于城市地址模型的研究,促进智慧城市空间信息建设和大众化服务体系方法的研究与发展。
朱强[5]（2020）在《基于时空大数据的城市人群流动预测研究》文中研究表明城市人群流动建模与预测研究可为探索城市人口分布、居民活动规律、公共资源配置优化、商业设施选择、公共安全紧急预案制定等提供重要的科学依据。大数据时代,时空大数据与深度学习技术的引入给城市人群流动预测研究带来了新的契机与挑战。现有研究方法缺乏面向城市不规则区域的空间结构对数据进行动态时空特征建模的过程,不具备同时预测人群流量与流向的能力。本文针对现有研究的不足,深入探究基于时空大数据与深度学习算法相结合以实现精细尺度下城市不规则区域间人群流动的精准预测,具体研究内容如下:（1）本文提出一种面向城市不规则区域的人群流动建模方法。首先借助城市公交线路数据,利用形态几何学算法与均值聚类算法将城市划分成指定数量的不规则区域。再提出一种流场生成算法将海量低价值密度的轨迹数据聚合成低体量高价值密度的时空流场数据。最后通过人群流动流场数据分析出城市人群流动的时空特征,并给出区域人群流场的旋度、通量、散度、环流量的公式化定义。（2）本文提出一种自适应时空图卷积网络用于预测城市不规则区域间的人群流动。通过特殊设计的网络模型动态生成适应于捕捉输入时空图序列空间关联的拉普拉斯矩阵,解决了基于区域间距离预定义的拉普拉斯矩阵不能动态跟踪区域人群流动的时变的空间连通状态问题;再采用多种时间维采样方式构建输入时空图序列,配合模块化设计的时空图卷积组件对数据时空特征进行建模,实现对城市内不规则区域间的人群流量与流向的精准预测。在滴滴成都数据集上的实验表明,本文所提城市不规则区域划分方法能精准地将成都市二环局部地区划分成64个不规则区域。所提流场生成算法共生成275MB的城市人群流场数据,仅为原始数据量的0.13%,极大降低了数据的存储消耗。实验对比发现,本文所提模型性能表现要优于四个基线模型,平均绝对误差下降了28.7%,根均方误差降低了37.9%。采用不同输入与不同时空图卷积组件的网络变体性能表现不同,最佳组合可实现近40%的模型性能提升。本文设计城市人群流动预测原型云服务系统从应用层面验证本文研究方法的可行性。本论文有图57幅,表8个,参考文献66篇。
郭宁[6]（2020）在《时空轨迹相似性度量与查询方法研究》文中认为时空轨迹的相似度计算将轨迹间相似特征进行了量化,是上游相似查询和分析应用的基础,有效而稳定的相似性度量及其高效计算方法也是众多轨迹模式挖掘的必要前提。当前数据量爆炸式增长、数据形式愈发多样、时空语义信息更加丰富的轨迹数据现状对相似性分析和相似模式挖掘提出了更高要求,而传统研究一般将轨迹视作由点序列构成的线状对象,本质上仍是基于分立的空间点的计算与分析,不能有效把握轨迹数据时序性、多粒度性、位置不确定性等独特性质。本文针对国家和军队相关部门对公共安全监测预警、政府决策辅助支持、战略战术情报分析等方面的应用需求,以面向多粒度轨迹段的全新视角,从时空轨迹建模和轨迹间的相似关系出发,深入研究了多粒度轨迹的组织结构与相似性分析方法。研究重点包括轨迹形态相似性快速查询、顾及位置不确定性的相似性度量和多粒度轨迹子段相似性匹配三个层面的问题,建立了表达力更好的多粒度轨迹模型和多层级组织结构,提出了效率更高的轨迹形态相似性查询算法,设计了鲁棒性更强的轨迹相似性度量和准确率更高的轨迹子段相似匹配方法。具体研究内容和工作包括:（1）基于自适应网格剖分编码的多粒度时空轨迹统一组织方法。针对多尺度、多形态轨迹的统一概念模型和组织管理问题,本文在总结现有轨迹数据模型优缺点的基础上设计了一种多粒度时空轨迹模型,包含时空序列模型、时空分段模型和起止点模型三个由精到粗的层级,描述了轨迹在不同层面的空间形态和语义特征,实现了轨迹时空特征与运动特征的融合,为时空轨迹在不同层面上的相似模式计算与挖掘提供了模型基础。在综合全球地理网格剖分模型现状与现有标准基础上,设计了基于希尔伯特地理哈希的自适应网格编码方法,在数据组织模型和编码层面实现了空间数据的集成与关联,依托编码技术实现了多类型空间对象的降维处理,可作为多尺度空间对象的组织和索引结构,提高了空间检索效率,并且可以作为空间数据分块的依据,也有利于空间局部性更好的数据分布式存储管理,为更加丰富、精细的轨迹组织和相似性计算提供支撑。（2）基于Fréchet距离阈值的轨迹形态相似性查询。面向线状对象的距离或相似性的经典度量层出不穷,其中Fréchet距离在定义中包含了轨迹点间的时序关系,计算过程考虑了轨迹内部的节点顺序结构,可以更加精确地描述轨迹间的相似程度,在轨迹出现回退、环、交错等情况时不会出现度量值失真。但Fréchet距离的计算复杂度较高,基于Fréchet距离的轨迹形态相似性查询效率较低。本文针对这一问题,根据轨迹形态特征具体特点,先通过首尾点、最小包围框和缓冲区的预过滤操作减小相似轨迹候选集规模,然后设计了一种序贯覆盖判断算法（OCJ）,实现了高效的基于Fréchet距离阈值过滤的相似轨迹查询,并使用MPI/Open MP框架和Spark分布式计算平台分别对算法进行了并行优化。在大规模实际轨迹数据集上的查询实验表明,OCJ算法及其并行实现具有较为理想的计算效率和良好的并行扩展性。（3）顾及位置不确定性与运动特征的修正椭圆模型和轨迹相似性度量。针对传统轨迹相似性计算模型未考虑位置不确定性的缺陷,从插值误差和定位误差入手,对轨迹中蕴含的位置不确定性进行了建模,并改进了传统珠串模型,将轨迹片段前后的运动特征纳入椭圆参数的计算模型,设计出了顾及运动特征的修正椭圆模型,使得轨迹中的每一片段都对应于一个不同偏心率的椭圆,从而自适应地描述了该时空片段的不确定区域。然后针对现有经典轨迹相似性度量对离群点、不同采样频率和非同步采样的鲁棒性不高的问题,基于提出的修正椭圆模型提出了一种考虑位置不确定性的轨迹相似性度量。在实际轨迹数据集上的实验证明,本文提出的度量模型具有良好的性能稳定性和功能扩展性,在各项评估指标中表现良好,对噪声和异常值的鲁棒性优于其他经典方法。在面对不同的采样速率和轨迹的异步采样时,该模型也具有较好的稳定性,可以有效应对轨迹数据质量层次不齐的现状,在轨迹模糊聚类、轨迹相似模式挖掘、地图匹配等问题中具有良好的应用前景。（4）基于多层级轨迹片段编码树的子段相似性匹配方法。针对轨迹子段相似性匹配粒度不易把握且遍历复杂度高的问题,从多粒度角度考虑轨迹段的时序特性和连续结构,结合自适应希尔伯特空间网格编码,提出一种多层级轨迹编码树结构,在可接受的建树代价下,形成了从轨迹整段到最小片段的层次化组织形式和子段从属关系表达结构。然后设计了基于此多层级轨迹片段编码树子段相似匹配算法,实现了轨迹的不同粒度分段的相似性分析,将复杂的空间计算步骤转化为空间编码的字符串匹配操作,极大地降低轨迹子段的相似匹配的计算复杂度,在不影响匹配准确率的前提下,匹配效率相较于基于经典距离的相似性度量方法获得了超过一个数量级的性能提升,为挖掘分析多层次轨迹模式提供了新的途径。
邢海龙[7]（2020）在《大数据联盟数据挖掘服务模式研究》文中指出随着社交网络、传感器技术、移动互联网技术的快速发展,数据存储量已经达到了PB级别,成为了企业乃至国家的重要性战略资源。在国家政策的积极推动下,大数据服务平台不断涌现,为满足在“数据海洋”中获取所需资源及挖掘数据背后的潜在价值奠定了良好基础。但是目前大数据服务市场还处于发展初期,发育还不够完全,在面对用户多样的数据挖掘服务需求时,单一企业在服务能力方面还存在不足。为此,以大数据产业链为依托,以提高数据挖掘服务能力和服务质量为目的,通过整合大数据产业链上、中、下游企业的资源优势、技术优势和服务优势,以联盟的组织形式为社会提供数据挖掘服务,对完善大数据服务市场起到了重要作用,大数据联盟采用的服务模式将直接影响着数据挖掘服务的质量和水平,构建符合大数据服务需求特点、有利于整合联盟成员数据资源的数据挖掘服务模式是数据企业急需解决的紧迫课题。在跟踪总结国内外大数据、大数据联盟、数据挖掘及服务模式的研究现状、发展趋势和实际应用情况的基础上,分析和界定了大数据联盟、数据挖掘服务的相关概念及特点。从合作协同视角,运用核心能力理论、协同理论、博弈理论等,揭示大数据联盟合作机理,在分析大数据联盟数据演化过程、数据挖掘层次的基础上,构建大数据联盟数据挖掘服务模式框架。在此基础上,提出了大数据联盟标准化数据挖掘服务模式、定制化数据挖掘服务模式和智能化数据挖掘服务模式。标准化数据挖掘服务是针对用户共性化需求,提供的一种数据挖掘服务。该服务模式结合用户的需求类型,将联盟通过数据挖掘获取的资源进行服务产品的封装,以数据产品的形式进行发布与交付。并依照用户对服务认知和理解的程度不同,将服务方式划分为自助式和咨询式两种服务方式,以及从售后服务、运营监管两方面,提出标准化数据挖掘服务保障。定制化数据挖掘服务是针对用户个性化需求,提供的一种数据挖掘服务。该服务模式从联盟用户需求描述、服务能力挖掘、联盟数据准备、模型构建、模型评估和服务交付几个环节,构建大数据联盟定制化数据挖掘服务过程模型,依照用户的参与程度不同,将服务方式划分为委托式和跟进式两种服务方式,并从协调管理、资源配置、协同调度三方面,提出定制化数据挖掘服务保障措施。智能化数据挖掘服务是针对用户混合型需求,进行的一种数据挖掘服务。该服务模式是融合智能决策理论和知识推理方法,从服务需求知识表示、服务智能检索、服务重用与调整、服务支付、服务知识学习与存储几个环节,构建大数据联盟智能化数据挖掘服务过程模型,将服务方式划分为智能交互的委托式和智慧协同的跟进式两种服务方式,并从多案例经验集成、群体智能两方面,提出智能化数据挖掘服务保障措施。在实证研究部分,选择中关村大数据产业联盟中,以提供数据挖掘服务为主要业务的ZWJ大数据联盟为研究对象,将本文提出的大数据联盟数据挖掘服务模式运用到实际联盟中,验证数据挖掘服务模式的科学性与合理性,并完善数据挖掘服务模式管理体系。对大数据联盟数据挖掘服务模式的研究,有利于数据资源的流通、共享和价值创造。在满足日益增长的数据挖掘服务需求的同时,充分发挥联盟的资源优势、技术优势,挖掘数据资源背后的“知识财富”。为促进我国大数据服务产业蓬勃发展,提高数据资源价值活力和数字技术创新能力具有重要作用。同时研究成果有助于丰富企业资源管理理论与服务模式理论体系,并对大数据产业发展及大数据服务应用具有重要现实指导意义。
韩冬辰[8]（2020）在《面向数字孪生建筑的“信息-物理”交互策略研究》文中研究表明建筑信息模型（BIM）正在引发从建筑师个人到建筑行业的全面转型,然而建筑业并未发生如同制造业般的信息化乃至智能化变革。本文以BIM应用调研为出发点,以寻找限制BIM生产力发挥的问题根源。调研的众多反馈均指向各参与方因反映建筑“物理”的基础信息不统一而分别按需创建模型所导致的BIM模型“林立”现状。结合行业转型的背景梳理与深入剖析,可以发现是现有BIM体系在信息化和智能化转型问题上的直接表现:1)BIM无法解决跨阶段和广义的建筑“信息孤岛”;2)BIM无法满足建筑信息的准确、全面和及时的高标准信息要求。这两个深层问题均指向现有BIM体系因建成信息理论和逆向信息化技术的缺位而造成“信息-物理”不交互这一问题根源。建成信息作为建筑物理实体现实状态的真实反映,是未来数字孪生建筑所关注而现阶段BIM所忽视的重点。针对上述问题根源,研究对现有BIM体系进行了理论和技术层面的缺陷分析,并结合数字孪生和逆向工程等制造业理论与技术,提出了本文的解决方案——拓展现有BIM体系来建构面向数字孪生建筑的“信息-物理”交互策略。研究内容如下:1)本文基于建筑业的BIM应用调研和转型背景梳理,具体分析了针对建成信息理论和逆向信息化技术的现有BIM体系缺陷,并制定了相应的“信息-物理”交互策略;2)本文从建筑数字化定义、信息分类与描述、建筑信息系统出发,建构了包含BIM建成模型、“对象-属性”分类与多维度描述方法、建筑“信息-物理”交互系统在内的建成信息理论;3)本文依托大量案例的BIM结合建筑逆向工程的技术实践,通过实施流程和实验算法的开发建构了面向图形类建成信息的“感知-分析-决策”逆向信息化技术。研究的创新性成果如下:1)通过建筑学和建筑师的视角创新梳理了现有BIM体系缺陷并揭示“信息-物理”不交互的问题根源;2)通过建成信息的理论创新扩大了建筑信息的认知范畴并丰富了数字建筑的理论内涵;3)通过逆向信息化的技术创新开发了建成信息的逆向获取和模型创建的实验性流程与算法。BIM建成模型作为“信息-物理”交互策略的实施成果和能反映建筑“物理”的信息源,将成为其它模型的协同基础而解决BIM模型“林立”。本文聚焦“物理”建成信息的理论和技术研究将成为未来探索数字孪生建筑的基础和起点。
冉祥金[9]（2020）在《区域三维地质建模方法与建模系统研究》文中指出随着经济建设的不断发展,国家对各种能源与矿产资源的需求越来越多,浅层地表资源勘探和开发的程度已经很高,勘探发现新的资源的难度越来越大。而地下深层矿产资源由于受技术方法的制约,开发程度很低,具有很大找矿潜力,将是新时期支撑国家经济建设和发展的重要矿产资源来源。通过长期区域地质调查、矿产普查与勘探,目前在成矿带已积累了大量地表及浅层的地质资料,在一些地区已获取了大量深部地质资料,这些资料为查明地下深部地质结构和地质体的属性特征奠定了坚实基础。在现有资料的基础上,开展深部地质研究,建立三维地质模型,揭示深部地质情况,可以为深部地质找矿提供更充足的资料。现有的三维地质建模方法与软件在成矿带尺度上建立三维地质模型还存在着较大的难度,因此,研究适用于成矿带尺度的区域三维地质建模方法及软件系统具有重要的理论和实际意义。本研究是针对研究区域面积广、钻孔资料少、地下地质情况复杂条件下建立三维地质模型这一需求进行的。基于前人的研究成果,从数据处理与分析、建模流程、建模方法、集成方法等方面对基于分块-交叉剖面的区域三维地质建模方法进行了系统研究。结合深度学习技术,提出了基于CGAN网络模型内插产生建模剖面的方法,在一定程度上解决了建模剖面智能绘制时重复工作多的问题,提高了建模效率;同时,基于CGAN网络模型,改进提出了AECGAN网络模型,综合利用地质、重力、航磁数据智能生成三维地质模型,解决了三维建模周期长、见效慢的问题。基于VTK可视化工具库,实现了区域三维地质建模系统,并基于微服务架构实现了三维地质模型共享服务系统。论文的主要内容如下:（1）对区域三维地质建模方法所涉及到的数据类型、数据存储与管理、建模流程、模型的质量和评价等方面进行了详细地研究与分析。总结了区域三维地质建模的定义、研究对象、特点和任务,分析了建模使用的各种数据类型及使用方法,根据三维建模数据特点,研究采用了NoSQL型数据库存储各类数据的方法。探讨了三维地质模型的成熟度和可靠性评价方法。（2）结合区域三维地质建模的特点及现有研究成果,研究提出了基于分块-交叉剖面的区域三维地质建模方法。针对地质情况复杂、区域面积大、钻孔数据少等特点的研究区,结合分块三维地质建模和交叉剖面三维地质建模的优点,从分块方法、图切剖面绘制与反演、构建建模块的三维地质模型、集成方法四个方面对基于分块-交叉剖面的区域三维地质建模方法进行了研究,研究了第三方软件反演结果数据与建模软件进行集成与融合的方法。（3）基于CGAN神经网络研究实现了建模剖面自动递推绘制算法。利用人工绘制的建模剖面作为训练数据开展有监督训练,获得的深度学习模型用于生成任意两个平行剖面之间的插值剖面,建立了一种高效、智能的自动化技术来生成图切地质剖面,从而在一定程度上提高了剖面绘制的效率。（4）开发了具备多人协作能力的区域三维地质建模系统。基于分块-交叉剖面的三维地质建模方法,开发了一套具备多人协作进行三维地质建模的软件系统,集成管理多源、异构的建模数据,提供人机交互绘制多级剖面的接口,设计了提高三维地质建模的效率的递推剖面绘制、反演结果加载等工具软件,建立了三维地质模型。（5）基于CGAN神经网络,结合自编码技术提出一种新的网络模型AECGAN,能够综合利用已有地质资料、地球物理资料等相对容易获取的资料数据,快速高效地建立区域三维地质简单模型,实现了三维地质模型的快速建模。（6）将基于分块-交叉剖面的区域三维地质建模方法应用于本溪-临江地区的深部地质调查工作中,建立了本溪-临江地区的三维地质模型,并基于该模型进行了地质分析。（7）基于微服务架构,搭建了三维地质模型共享服务系统。该系统集成了三维地质模型共享服务发布系统和展示系统两大功能,发布并共享基于分块-交叉剖面的区域三维地质建模方法构建的三维地质模型,为研究区域三维深部地质结构提供了有利条件。通过以上研究,主要取得了以下成果和认识:（1）提出了基于分块-交叉剖面的区域三维地质建模方法。该方法结合分块三维地质建模方法与基于交叉折剖面三维地质建模方法的优点,针对区域广、地质钻孔数据少、地质条件复杂的研究区进行有效、快速的三维地质建模。（2）研究提出一种基于深度学习的建模剖面智能内插方法。建模剖面是区域三维地质建模的基础数据。针对建模剖面内插时的已知数据特点,对目前流行的条件生成对抗网络模型进行了改造。对训练数据进行预处理后,训练神经网络,获得网络训练参数后应用于新的建模块中图切剖面的绘制工作中,大大提高了建模剖面的绘制效率,提升了三维地质建模的智能化水平。（3）探索提出了一种基于条件对抗生成网络模型的三维地质建模神经网络模型（AECGAN）。AECGAN能够综合利用建模区已有的地质、重力、航磁、钻孔、人工剖面等数据,在少量人工工作的基础上,能够自动生成三维地质模型。（4）构建了多人协作区域三维地质建模系统。区域三维地质建模系统集成了研究区海量、多源、异构的地质、遥感、地球物理数据,基于分块-交叉剖面的区域三维地质建模方法,利用VTK三维可视化工具库开发实现,该系统具备多人协作、二维和三维协同编辑的特点,集成了多种辅助建模工具,提高了区域三维地质建模的效率。原型系统已应用于本溪-临江地区的三维地质调查,建立了本溪-临江地区的三维地质模型。（5）基于微服务架构,设计并实现了三维地质模型共享服务系统。该系统将生成的各种三维模型数据进行发布并共享,摆脱了笨重的三维建模与可视化软件的束缚,对于扩大模型的应用程度具有重要意义。
李永顺[10]（2020）在《一种面向激光刻蚀加工的三维对象分割技术研究》文中研究表明在高端制造领域,高精度激光加工制造技术在我国越来越受到重视,然而受到各种因素的影响,我国在高精度激光加工关键设备和关键软件技术方面,与世界一流水平仍存在着一定的差距,因此近些年我国不断地在增大对该领域的研究支持力度,以期解决众多关键问题。如何将三维对象分割为合适的多个部分,以方便后续的加工过程,是激光加工软件中需要解决的重要问题之一。在不同的应用背景下,对分割结果的需求往往存在较大的差异,传统三维对象分割技术并不能完全适用于高精度激光加工领域。本文依托实验室所承担的国家重点研发计划项目,对激光刻蚀加工关键软件技术中的三维对象分割问题进行了研究。本文主要围绕激光刻蚀等工业加工背景下的三维对象分割方法展开,针对具有较大数据量、存在噪声干扰或者细节特征过于详细的三维对象模型,研究并实现一种分割方法,能够快速得到符合后续加工的分割结果。论文所完成的研究工作与贡献如下:1.在总结现有的多种三维对象分割算法的基础上,针对激光刻蚀加工场景中三维对象分割的特殊性,提出了一种基于交互的多分辨率层次分割过程,借助三维对象简化算法实现三维对象多分辨率层次表示,对分割结果产生枚举效果,同时结合交互选择和组合的过程,进一步排除自动分割产生的误差,有效地提升了分割质量。2.对三维对象简化技术进行了研究,根据激光加工场景中三维对象分割处理的具体需求对基于二次误差度量的简化算法进行了分析,并在此基础上提出了一种提升效率的二次误差度量简化方法,在简化质量没有明显差异的情况下较大程度的提升了简化效率,并借助该算法实现了三维对象的多分辨率层次表示。3.通过三维对象简化技术与三维对象分割过程的结合,有效的降低了大数据量三维对象模型的细节层次,在较好地保留了用于分割的主要凸性特征的同时模糊了噪声和不必要的细节,不仅使得三维对象的分割速度获得了明显的提升,也使得分割质量得到了一定的提高。4.对本文相关算法进行了实现,并对简化过程和分割过程分别进行了测试与评价,验证了本文算法在激光加工场景中的有效性。通过实验证明,论文所提出的算法能够有效的优化激光加工领域中大数据量三维对象的分割结果,满足具体的加工需求,分割质量和效率都达到了预期目标,同时本文所提出的方法对于各类模型也具有一定的普适性。
二、大数据量网格模型的建模与简化技术研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、大数据量网格模型的建模与简化技术研究（论文提纲范文）
（1）数字孪生建模方法及其在热力系统优化运行中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号及缩写表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 能源电力发展背景与现状 |
| 1.1.2 智能控制优化研究现状 |
| 1.2 热力系统建模仿真及大数据技术研究现状 |
| 1.2.1 热力系统建模研究现状 |
| 1.2.2 电力大数据及其发展现状 |
| 1.2.3 热力系统仿真技术发展背景 |
| 1.3 数字孪生技术的应用现状及关键技术 |
| 1.3.1 数字孪生的应用发展现状 |
| 1.3.2 数字孪生研究的关键技术 |
| 1.3.3 数字孪生发展面临的挑战 |
| 1.4 论文的研究内容 |
| 第2章 大数据背景下的数字孪生与热力系统建模理论 |
| 2.1 数字孪生的基本理论 |
| 2.1.1 数字孪生的定义与内涵 |
| 2.1.2 数字孪生与仿真技术之间的关系 |
| 2.1.3 数字孪生与信息物理系统之间的关系 |
| 2.2 热力系统建模理论与方法 |
| 2.2.1 流体网络机理建模理论与方法 |
| 2.2.2 数据驱动建模理论与方法 |
| 2.3 大数据的基本理论 |
| 2.3.1 大数据平台框架及相关技术 |
| 2.3.2 大数据存储管理与预处理方法 |
| 2.3.3 大数据分布式集群平台构建 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于改进即时学习策略的自适应数据驱动建模方法研究 |
| 3.1 基于改进即时学习策略的自适应数据驱动建模方法 |
| 3.1.1 建模思路 |
| 3.1.2 基于改进遗传模拟退火算法的模糊聚类工况划分 |
| 3.1.3 基于多层次综合相似度度量的相似工况识别 |
| 3.1.4 基于Spark平台的数据驱动局部模型建模 |
| 3.2 SCR脱硝系统数据驱动建模应用案例 |
| 3.2.1 建模对象及背景介绍 |
| 3.2.2 数据预处理和相似工况选取 |
| 3.2.3 局部建模过程及结果分析 |
| 3.3 电锅炉供热系统荷侧和源侧负荷预测建模应用案例 |
| 3.3.1 建模对象及背景介绍 |
| 3.3.2 荷侧供热负荷预测模型 |
| 3.3.3 源侧电负荷预测 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 热力系统数字孪生建模理论及应用 |
| 4.1 热力系统数字孪生建模思路 |
| 4.1.1 数字孪生建模方法的提出 |
| 4.1.2 数字孪生模型的构建方法及流程 |
| 4.2 数字孪生机理模型的构建 |
| 4.2.1 管路模型 |
| 4.2.2 调节阀模型 |
| 4.2.3 离心水泵模型 |
| 4.2.4 换热器模型 |
| 4.3 数字孪生模型的协同与融合理论 |
| 4.3.1 数字孪生模型离线智能参数辨识 |
| 4.3.2 数字孪生模型参数在线自适应协同 |
| 4.3.3 基于移动窗格信息熵的多模型输出在线融合 |
| 4.4 数字孪生建模实例分析 |
| 4.4.1 脱硝系统数字孪生模型的建立 |
| 4.4.2 供热系统数字孪生模型的建立 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于热力系统数字孪生模型的节能控制优化 |
| 5.1 基于数字孪生模型的智能工况动态寻优 |
| 5.1.1 热力系统智能工况动态寻优策略 |
| 5.1.2 基于数字孪生模型的供热储热系统智能工况动态寻优 |
| 5.2 基于数字孪生模型的自适应预测控制优化 |
| 5.2.1 基于数字孪生模型的预测控制算法 |
| 5.2.2 基于数字孪生模型预测控制的喷氨量优化 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要研究工作及成果 |
| 6.2 论文主要创新点 |
| 6.3 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）城市空间管控的场景网格化建模与应用方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 大规模三维场景建模技术 |
| 1.2.2 网格结构与编码索引方法 |
| 1.2.3 无人机三维航迹规划 |
| 1.2.4 问题分析 |
| 1.3 论文主要研究内容与组织结构 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文组织结构 |
| 第二章 城市三维场景网格化建模与数据组织 |
| 2.1 城市场景的三维网格化建模 |
| 2.1.1 城市区域的网格化剖分 |
| 2.1.2 规则几何体模型的网格化 |
| 2.1.3 不规则三角网模型的网格化 |
| 2.1.4 网格的多尺度化 |
| 2.2 网格数据组织方法 |
| 2.2.1 对象标识方法 |
| 2.2.2 建立空间索引 |
| 2.2.3 空间查询方法 |
| 2.3 实验与分析 |
| 2.3.1 实验数据及环境 |
| 2.3.2 网格化实验 |
| 2.3.3 数据组织实验 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 三维非刚性网格编码与动态对象标识 |
| 3.1 三维非刚性网格编码方法 |
| 3.1.1 网格格元编码方法 |
| 3.1.2 网格格面、格边、格点编码方法 |
| 3.1.3 编码的多尺度化 |
| 3.2 格点化标识方法 |
| 3.2.1 父单元的计算 |
| 3.2.2 标识网格的计算 |
| 3.3 飞行冲突检测方法 |
| 3.3.1 飞行航迹的格点化 |
| 3.3.2 飞行冲突检测 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 实验数据及环境 |
| 3.4.2 格点化标识实验 |
| 3.4.3 航迹格点化实验 |
| 3.4.4 飞行冲突检测实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于网格格点的无人机三维航迹规划 |
| 4.1 空域网格格点化地图建模 |
| 4.1.1 格点化的思路及优势 |
| 4.1.2 格点化地图建模步骤 |
| 4.2 飞行约束条件建模 |
| 4.3 航迹代价函数建模 |
| 4.4 三维航迹规划算法: 基于格点优化的A~*算法 |
| 4.5 实验与分析 |
| 4.5.1 实验数据及环境 |
| 4.5.2 模拟飞行实验 |
| 4.5.3 航迹对比实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（3）三维建筑模型快速简化关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 三维模型数据基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 三维模型概述 |
| 2.2.1 拓扑 |
| 2.2.2 流形 |
| 2.3 表面几何三维建筑模型的特点 |
| 2.3.1 平行、共面和垂直的几何特征 |
| 2.3.2 复杂的几何结构 |
| 2.4 三维建筑模型数据结构 |
| 2.4.1 .OBJ格式文件数据结构分析 |
| 2.4.2 .MTL格式文件数据结构分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 顾及角度误差的QEM模型简化算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模型简化基本概念 |
| 3.3 边折叠操作 |
| 3.4 QEM算法 |
| 3.5 简化算法设计 |
| 3.5.1 数据预处理 |
| 3.5.2 简化误差测度 |
| 3.5.3 简化算子的选择 |
| 3.5.4 简化策略设计 |
| 3.6 简化结果及质量评价 |
| 3.6.1 算法性能验证 |
| 3.6.2 简化算子作用检验 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 多分辨率三维模型数据的组织管理 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 三维城市模型数据基础 |
| 4.3 三维城市模型数据划分及LOD |
| 4.3.1 三维城市模型数据横向划分 |
| 4.3.2 三维城市模型LOD构建 |
| 4.4 城市空间数据组织 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 可视化系统的设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 演示系统平台设计 |
| 5.2.1 城市三维场景基础资料系统平台架构 |
| 5.2.2 平台环境 |
| 5.3 大规模城市场景渲染效果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）预训练深度学习架构下的语义地址匹配与语义空间融合模型研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 术语缩写表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 地名地址匹配方法研究 |
| 1.2.2 自然语言建模方法研究 |
| 1.2.3 自然语言模型方法下的位置语义融合研究 |
| 1.2.4 存在问题与不足 |
| 1.3 研究目的 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 章节安排 |
| 2 自监督预训练式的地址语义建模研究 |
| 2.1 中文地址数据结构及预处理 |
| 2.1.1 中文地址数据现状及特点 |
| 2.1.2 自监督语义表征学习的优势 |
| 2.1.3 实验数据及地址清洗预处理 |
| 2.2 深度学习架构下的语义表征方法 |
| 2.2.1 深度学习架构相关理论 |
| 2.2.2 自然语言自注意力机制理论 |
| 2.2.3 神经网络语言模型通用结构 |
| 2.2.4 自监督预训练语言模型理论 |
| 2.3 地址语义模型设计 |
| 2.3.1 基于多头自注意力的语义特征提取 |
| 2.3.2 克服地址长距离依赖的循环机制 |
| 2.3.3 排列组合式未知字符预测的目标 |
| 2.3.4 目标位置感知的双轨自注意力结构 |
| 2.3.5 局部预测优化设计 |
| 2.3.6 整体模型结构 |
| 2.4 地址语义模型训练框架 |
| 2.4.1 模型输入与超参数 |
| 2.4.2 目标函数 |
| 2.4.3 神经网络优化器设计 |
| 2.5 实验设计与模型验证 |
| 2.5.1 实验设计 |
| 2.5.2 实验结果分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于地址语义模型微调的地址匹配研究 |
| 3.1 地址匹配相关理论 |
| 3.1.1 地址匹配相关概念 |
| 3.1.2 地址匹配原理 |
| 3.1.3 语义地址匹配定义 |
| 3.2 基于空间推理的等价地址语义数据集构建 |
| 3.2.1 文本蕴含及文本复述理论 |
| 3.2.2 带标签的地址匹配数据集重构设计 |
| 3.2.3 语义地址匹配数据集增强 |
| 3.3 语义地址匹配任务建模 |
| 3.3.1 深度神经网络模型微调理论 |
| 3.3.2 基于地址匹配分类任务的模型微调与训练 |
| 3.4 实验设计与分析 |
| 3.4.1 实验设计 |
| 3.4.2 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 地址语义-空间信息融合研究 |
| 4.1 地址语义-空间信息融合设计 |
| 4.1.1 文本语义相似度理论 |
| 4.1.2 地址间空间相似度设计 |
| 4.1.3 地址文本空间相似融合数据集构建 |
| 4.2 地址语义-空间信息融合任务建模 |
| 4.2.1 基于地址语义空间相似融合回归任务的模型微调与训练 |
| 4.3 空间坐标预测的下游验证评价任务 |
| 4.4 实验设计与分析 |
| 4.4.1 实验设计 |
| 4.4.2 实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 研究特色与创新 |
| 5.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（5）基于时空大数据的城市人群流动预测研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与创新点 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关理论与技术 |
| 2.1 时空大数据概念与相关理论 |
| 2.2 城市人群流动建模与预测 |
| 2.3 时空图卷积神经网络相关理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 问题定义 |
| 3.1 相关定义 |
| 3.2 城市人群流动预测问题 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 面向城市不规则区域的人群流动建模 |
| 4.1 基于公交线路的城市不规则区域划分 |
| 4.2 城市人群流场模型 |
| 4.3 城市人群流动特征分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于自适应时空图卷积网络的城市人群流动预测 |
| 5.1 模型架构 |
| 5.2 自适应拉普拉斯矩阵生成模块 |
| 5.3 时空图卷积组件 |
| 5.4 算法与优化 |
| 5.5 实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 城市人群流动预测原型云服务系统的设计与实现 |
| 6.1 系统需求分析 |
| 6.2 系统设计 |
| 6.3 系统实现 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（6）时空轨迹相似性度量与查询方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号使用说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 相关领域研究现状 |
| 1.2.1 时空数据模型 |
| 1.2.2 轨迹数据模型 |
| 1.2.3 轨迹相似性度量与计算 |
| 1.2.4 轨迹子段匹配与聚类分析 |
| 1.2.5 研究现状分析 |
| 1.3 研究内容与主要贡献 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文主要贡献 |
| 1.3.3 论文结构 |
| 第二章 基于自适应网格剖分编码的多粒度轨迹组织方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 多粒度时空轨迹模型 |
| 2.2.1 时空序列模型 |
| 2.2.2 时空分段模型 |
| 2.2.3 起止点模型 |
| 2.3 自适应Hilbert-Geohash的网格剖分与编码方法 |
| 2.3.1 全球地理网格剖分模型与标准现状 |
| 2.3.2 自适应空间网格编码过程 |
| 2.3.3 网格编码典型应用 |
| 2.4 实验验证与分析 |
| 2.4.1 空间编码效率 |
| 2.4.2 空间查询过滤 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于Fréchet距离阈值的轨迹形态相似性查询 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述与研究现状 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 Fréchet距离计算研究现状 |
| 3.3 序贯覆盖判断(OCJ)算法 |
| 3.3.1 基于轨迹形态特征的预过滤 |
| 3.3.2 同步搜索与判断 |
| 3.3.3 复杂度分析与并行优化 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 实验设置 |
| 3.4.2 算法稳定性 |
| 3.4.3 算法扩展性 |
| 3.4.4 OCJ-MPI耗时分布 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 顾及位置不确定性与运动特征的轨迹相似性度量 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 顾及运动特征的修正椭圆模型 |
| 4.2.1 不考虑位置误差的椭圆初始修正模型 |
| 4.2.2 引入位置误差的椭圆修正模型 |
| 4.2.3 算法与实例 |
| 4.3 基于修正椭圆模型的轨迹相似性度量模型 |
| 4.3.1 基于累进式相似度贡献的度量模型设计 |
| 4.3.2 轨迹相似度计算方法 |
| 4.4 实验评估与分析 |
| 4.4.1 实验数据与环境设置 |
| 4.4.2 评估指标与结果 |
| 4.4.3 实验结论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于多层级轨迹片段编码树的子段相似性匹配 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多层级轨迹片段编码树模型 |
| 5.2.1 轨迹编码研究现状与相关概念 |
| 5.2.2 轨迹编码树构建方法 |
| 5.2.3 轨迹编码树的多粒度特性 |
| 5.3 轨迹子段相似性匹配 |
| 5.3.1 问题定义 |
| 5.3.2 相似子段计算与显着性检验 |
| 5.3.3 复杂度分析 |
| 5.4 实验验证 |
| 5.4.1 实验数据与环境设置 |
| 5.4.2 实验设计与结果分析 |
| 5.4.3 实际应用案例 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 作者攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 附录 A 论文采用的公开数据源 |
（7）大数据联盟数据挖掘服务模式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状及评述 |
| 1.3.1 大数据研究现状 |
| 1.3.2 大数据联盟研究现状 |
| 1.3.3 数据挖掘研究现状 |
| 1.3.4 服务模式研究现状 |
| 1.3.5 大数据联盟数据挖掘服务研究评述 |
| 1.4 主要研究内容和方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 第2章 大数据联盟合作机理与数据挖掘服务模式架构 |
| 2.1 大数据联盟内涵及构成 |
| 2.1.1 大数据联盟内涵 |
| 2.1.2 大数据联盟特征 |
| 2.1.3 大数据联盟成员构成 |
| 2.2 数据挖掘服务相关概念界定及过程设计 |
| 2.2.1 数据挖掘服务的相关概念界定 |
| 2.2.2 大数据联盟数据挖掘服务过程 |
| 2.3 大数据联盟合作机理 |
| 2.3.1 大数据联盟形成动因 |
| 2.3.2 大数据联盟合作网络发展阶段 |
| 2.3.3 大数据联盟资源共享关系 |
| 2.3.4 大数据联盟合作协同模型 |
| 2.4 大数据联盟数据挖掘服务模式架构设计 |
| 2.4.1 用户需求层次 |
| 2.4.2 数据挖掘层次 |
| 2.4.3 大数据联盟数据挖掘服务模式总体框架 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 大数据联盟标准化数据挖掘服务模式 |
| 3.1 大数据联盟标准化数据挖掘服务模式整体架构 |
| 3.2 大数据联盟标准化数据挖掘服务内容与定价 |
| 3.2.1 大数据联盟标准化数据挖掘服务内容 |
| 3.2.2 大数据联盟标准化数据挖掘服务定价方法 |
| 3.3 大数据联盟标准化数据挖掘服务过程 |
| 3.3.1 共性化服务需求挖掘 |
| 3.3.2 联盟标准化服务产品形成 |
| 3.3.3 标准化服务封装与发布 |
| 3.3.4 标准化数据挖掘服务交付 |
| 3.4 大数据联盟标准化数据挖掘服务方式 |
| 3.4.1 自助式服务方式 |
| 3.4.2 咨询式服务方式 |
| 3.5 大数据联盟标准化数据挖掘服务实现保障 |
| 3.5.1 售后服务保障 |
| 3.5.2 运营监管保障 |
| 3.6 标准化数据挖掘服务模式适用范围及实施策略 |
| 3.6.1 标准化数据挖掘服务模式适用范围 |
| 3.6.2 标准化数据挖掘服务模式实施策略 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 大数据联盟定制化数据挖掘服务模式 |
| 4.1 大数据联盟定制化数据挖掘服务模式整体架构 |
| 4.2 大数据联盟定制化数据挖掘服务内容与定价 |
| 4.2.1 大数据联盟定制化数据挖掘服务内容 |
| 4.2.2 大数据联盟定制化数据挖掘服务定价方法 |
| 4.3 大数据联盟定制化数据挖掘服务过程 |
| 4.3.1 用户个性化需求描述 |
| 4.3.2 联盟成员服务能力挖掘 |
| 4.3.3 联盟成员数据资源准备 |
| 4.3.4 数据挖掘模型选择与评估 |
| 4.3.5 定制化数据挖掘服务交付 |
| 4.4 大数据联盟定制化数据挖掘服务方式 |
| 4.4.1 委托式服务方式 |
| 4.4.2 跟进式服务方式 |
| 4.5 大数据联盟定制化数据挖掘服务实现保障 |
| 4.5.1 协调管理保障 |
| 4.5.2 资源配置保障 |
| 4.5.3 协同调度保障 |
| 4.6 定制化数据挖掘服务模式适用范围及实施策略 |
| 4.6.1 定制化数据挖掘服务模式适用范围 |
| 4.6.2 定制化数据挖掘服务模式实施策略 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 大数据联盟智能化数据挖掘服务模式 |
| 5.1 大数据联盟智能化数据挖掘服务模式整体架构 |
| 5.2 大数据联盟智能化数据挖掘服务内容与定价 |
| 5.2.1 大数据联盟智能化数据挖掘服务内容 |
| 5.2.2 大数据联盟智能化数据挖掘服务定价方法 |
| 5.3 大数据联盟智能化数据挖掘服务过程 |
| 5.3.1 混合型需求的知识表示 |
| 5.3.2 数据挖掘服务智能检索 |
| 5.3.3 服务重用与调整 |
| 5.3.4 智能化数据挖掘服务交付 |
| 5.3.5 服务知识学习与案例存储 |
| 5.4 大数据联盟智能化数据挖掘服务方式 |
| 5.4.1 智能交互的委托式服务方式 |
| 5.4.2 智慧协同的跟进式服务方式 |
| 5.5 大数据联盟智能化数据挖掘服务实现保障 |
| 5.5.1 多案例经验集成保障 |
| 5.5.2 群体智能保障 |
| 5.6 智能化数据挖掘服务模式适用范围及实施策略 |
| 5.6.1 智能化数据挖掘服务模式适用范围 |
| 5.6.2 智能化数据挖掘服务模式实施策略 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 ZWJ大数据联盟数据挖掘服务模式 |
| 6.1 ZWJ大数据联盟背景及概况 |
| 6.1.1 ZWJ大数据联盟背景 |
| 6.1.2 ZWJ大数据联盟成员类型 |
| 6.2 ZWJ大数据联盟数据挖掘服务平台及内容 |
| 6.2.1 ZWJ大数据联盟数据挖掘服务平台 |
| 6.2.2 ZWJ大数据联盟数据挖掘服务内容 |
| 6.3 ZWJ大数据联盟标准化数据挖掘服务 |
| 6.3.1 用户A的共性化需求描述 |
| 6.3.2 标准化数据挖掘服务搜索 |
| 6.3.3 标准化数据挖掘服务交付 |
| 6.4 ZWJ大数据联盟定制化数据挖掘服务 |
| 6.4.1 用户B的个性化需求描述 |
| 6.4.2 联盟成员服务能力挖掘 |
| 6.4.3 联盟成员数据资源准备 |
| 6.4.4 数据挖掘模型选择与评估 |
| 6.4.5 定制化数据挖掘服务交付 |
| 6.5 ZWJ大数据联盟智能化数据挖掘服务 |
| 6.5.1 用户C的混合型需求知识表示 |
| 6.5.2 数据挖掘服务智能检索 |
| 6.5.3 服务调整与交付 |
| 6.5.4 服务知识学习与存储 |
| 6.6 ZWJ大数据联盟数据挖掘服务模式实施效果与提升策略 |
| 6.6.1 ZWJ大数据联盟数据挖掘服务模式实施效果 |
| 6.6.2 ZWJ大数据联盟数据挖掘服务模式改进措施 |
| 6.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 攻读学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
（8）面向数字孪生建筑的“信息-物理”交互策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 BIM技术对建筑业及建筑师的意义 |
| 1.1.2 “信息-物理”不交互的问题现状 |
| 1.1.3 聚焦“物理”的数字孪生建筑启示 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 数字孪生建筑的相关研究 |
| 1.2.2 反映“物理”的建成信息理论研究 |
| 1.2.3 由“物理”到“信息”的逆向信息化技术研究 |
| 1.2.4 研究综述存在的问题总结 |
| 1.3 研究内容、方法和框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究框架 |
| 第2章 BIM缺陷分析与“信息-物理”交互策略制定 |
| 2.1 现有BIM体系无法满足建筑业的转型要求 |
| 2.1.1 信息化转型对建筑协同的要求 |
| 2.1.2 智能化转型对高标准信息的要求 |
| 2.1.3 面向数字孪生建筑拓展现有BIM体系的必要性 |
| 2.2 针对建成信息理论的BIM缺陷分析与交互策略制定 |
| 2.2.1 现有BIM体系缺少承载建成信息的建筑数字化定义 |
| 2.2.2 现有BIM体系缺少认知建成信息的分类与描述方法 |
| 2.2.3 现有BIM体系缺少适配建成信息的建筑信息系统 |
| 2.2.4 针对建成信息理论的“信息-物理”交互策略制定 |
| 2.3 针对逆向信息化技术的BIM缺陷分析与交互策略制定 |
| 2.3.1 建筑逆向工程技术的发展 |
| 2.3.2 建筑逆向工程技术的分类 |
| 2.3.3 BIM结合逆向工程的技术策略若干问题 |
| 2.3.4 针对逆向信息化技术的“信息-物理”交互策略制定 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 “信息-物理”交互策略的建成信息理论 |
| 3.1 建成信息的建筑数字化定义拓展 |
| 3.1.1 BIM建成模型的概念定义 |
| 3.1.2 BIM建成模型的数据标准 |
| 3.2 建成信息的分类与描述方法建立 |
| 3.2.1 “对象-属性”建成信息分类方法 |
| 3.2.2 建筑对象与属性分类体系 |
| 3.2.3 多维度建成信息描述方法 |
| 3.2.4 建成信息的静态和动态描述规则 |
| 3.3 建成信息的建筑信息系统构想 |
| 3.3.1 交互系统的概念定义 |
| 3.3.2 交互系统的系统结构 |
| 3.3.3 交互系统的算法化构想 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 “信息-物理”交互策略的感知技术:信息逆向获取 |
| 4.1 建筑逆向工程技术的激光技术应用方法 |
| 4.1.1 激光技术的定义、原理与流程 |
| 4.1.2 面向场地环境和建筑整体的激光技术应用方法 |
| 4.1.3 面向室内空间的激光技术应用方法 |
| 4.1.4 面向模型和构件的激光技术应用方法 |
| 4.2 建筑逆向工程技术的图像技术应用方法 |
| 4.2.1 图像技术的定义、原理与流程 |
| 4.2.2 面向场地环境和建筑整体的图像技术应用方法 |
| 4.2.3 面向室内空间的图像技术应用方法 |
| 4.2.4 面向模型和构件的图像技术应用方法 |
| 4.3 趋近激光技术精度的图像技术应用方法研究 |
| 4.3.1 激光与图像技术的应用领域与技术对比 |
| 4.3.2 面向室内改造的图像技术精度探究实验设计 |
| 4.3.3 基于空间和构件尺寸的激光与图像精度对比分析 |
| 4.3.4 适宜精度需求的图像技术应用策略总结 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 “信息-物理”交互策略的分析技术:信息物理比对 |
| 5.1 信息物理比对的流程步骤和算法原理 |
| 5.1.1 基于产品检测软件的案例应用与分析 |
| 5.1.2 信息物理比对的流程步骤 |
| 5.1.3 信息物理比对的算法原理 |
| 5.2 面向小型建筑项目的直接法和剖切法算法开发 |
| 5.2.1 案例介绍与研究策略 |
| 5.2.2 针对线型构件的算法开发 |
| 5.2.3 针对面型构件的算法开发 |
| 5.3 面向曲面实体模型的微分法算法开发 |
| 5.3.1 案例介绍与研究策略 |
| 5.3.2 针对曲面形态的微分法算法开发 |
| 5.3.3 形变偏差分析与结果输出 |
| 5.4 面向传统民居立面颜色的信息物理比对方法 |
| 5.4.1 案例介绍与研究策略 |
| 5.4.2 颜色部分设计与建成信息的获取过程 |
| 5.4.3 颜色部分设计与建成信息的差值比对分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 “信息-物理”交互策略的决策技术:信息模型修正 |
| 6.1 BIM建成模型创建的决策策略制定 |
| 6.1.1 行业生产模式决定建成信息的模型创建策略 |
| 6.1.2 基于形变偏差控制的信息模型修正决策 |
| 6.1.3 建筑“信息-物理”形变偏差控制原则 |
| 6.2 基于BIM设计模型修正的决策技术实施 |
| 6.2.1 BIM设计模型的设计信息继承 |
| 6.2.2 BIM设计模型的设计信息替换 |
| 6.2.3 BIM设计模型的设计信息添加与删除 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论与数字孪生建筑展望 |
| 7.1 “信息-物理”交互策略的研究结论 |
| 7.1.1 研究的主要结论 |
| 7.1.2 研究的创新点 |
| 7.1.3 研究尚存的问题 |
| 7.2 数字孪生建筑的未来展望 |
| 7.2.1 建筑数字孪生体的概念定义 |
| 7.2.2 建筑数字孪生体的生成逻辑 |
| 7.2.3 数字孪生建筑的实现技术 |
| 7.2.4 融合系统的支撑技术构想 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 建筑业BIM技术应用调研报告(摘选) |
| 附录 B “对象-属性”建筑信息分类与编码条目(局部) |
| 附录 C 基于Dynamo和 Python开发的可视化算法(局部) |
| 附录 D 本文涉及的建筑实践项目汇总(图示) |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（9）区域三维地质建模方法与建模系统研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题依据 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 三维地质建模与方法 |
| 1.2.2 三维地质建模软件 |
| 1.2.3 人工智能与三维地质建模 |
| 1.2.4 存在的问题 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 主要工作量与创新点 |
| 1.4.1 主要工作量 |
| 1.4.2 创新点 |
| 第2章 区域三维地质建模方法与流程 |
| 2.1 区域三维地质建模的特点 |
| 2.1.1 区域三维地质建模的对象 |
| 2.1.2 区域三维地质建模的特点 |
| 2.1.3 区域三维地质建模的任务 |
| 2.2 区域三维地质数据及数据管理 |
| 2.2.1 原始数据 |
| 2.2.2 三维地质建模基础数据 |
| 2.2.3 三维地质模型数据 |
| 2.2.4 基于NoSQL型数据库存储多源异构数据 |
| 2.3 区域三维地质建模流程 |
| 2.4 模型的质量及评价 |
| 2.4.1 三维地质模型的可靠性分析 |
| 2.4.2 三维地质模型的详细程度和成熟度分析 |
| 2.5 资料的核实与模型验证 |
| 2.5.1 建模资料的核实 |
| 2.5.2 三维地质模型的验证 |
| 第3章 基于分块—交叉剖面的区域三维地质建模方法 |
| 3.1 基于分块—交叉剖面的建模块划分方法 |
| 3.2 建模剖面的生成方法 |
| 3.2.1 图切地质剖面 |
| 3.2.2 对剖面进行重磁联合反演 |
| 3.2.3 反演结果三维可视化的实现 |
| 3.3 建模块的三维地质模型构建 |
| 3.4 三维模型的集成方法 |
| 3.4.1 建模块三维模型的集成 |
| 3.4.2 其他软件产生的三维模型的集成 |
| 3.5 BCSR3DGM方法的优势 |
| 第4章 基于深度学习的建模剖面自动绘制方法 |
| 4.1 三维地质建模剖面自动内插方法 |
| 4.1.1 算法思路 |
| 4.1.2 基于CGAN的三维地质建模剖面内插方法 |
| 4.1.3 基于VAE的三维地质建模剖面内插方法 |
| 4.1.4 数据的准备 |
| 4.1.5 数据增强 |
| 4.2 实验结果与分析 |
| 4.2.1 实验环境 |
| 4.2.2 实验结果与对比 |
| 第5章 智能区域三维建模方法 |
| 5.1 区域三维自动建模方法及流程 |
| 5.1.1 区域三维自动建模方法 |
| 5.1.2 区域三维地质自动建模流程 |
| 5.1.3 训练数据的处理与准备 |
| 5.2 实验结果分析 |
| 5.2.1 网络模型与参数设置 |
| 5.2.2 软、硬件配置 |
| 5.2.3 实验结果 |
| 5.2.4 对比与分析 |
| 5.3 应用 |
| 5.3.1 试验区地质情况 |
| 5.3.2 数据集 |
| 5.3.3 应用效果分析 |
| 第6章 区域三维地质建模系统设计 |
| 6.1 系统架构 |
| 6.2 用户界面设计 |
| 6.3 系统功能 |
| 6.3.1 主要功能 |
| 6.3.2 三维地质模型可视化与分析功能 |
| 第7章 本溪-临江地区三维地质建模与深部地质结构 |
| 7.1 区域地质背景 |
| 7.1.1 太古宇 |
| 7.1.2 古元古界 |
| 7.1.3 新元古界 |
| 7.1.4 古生界 |
| 7.1.5 中生界 |
| 7.1.6 新生界 |
| 7.2 建模块划分 |
| 7.3 剖面的绘制 |
| 7.4 三维地质模型与分析 |
| 第8章 基于微服务的三维地质模型共享服务系统设计 |
| 8.1 三维地质模型数据与微服务 |
| 8.1.1 三维地质模型数据的特点 |
| 8.1.2 微服务 |
| 8.1.3 建设三维地质模型共享服务系统的必要性 |
| 8.1.4 三维地质模型共享服务系统 |
| 8.2 基于微服务的三维地质模型共享服务系统整体架构 |
| 8.3 三维地质模型共享服务系统的应用 |
| 8.3.1 深部地质研究 |
| 8.3.2 构建“地表-地下”一体化系统 |
| 第9章 结论与展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（10）一种面向激光刻蚀加工的三维对象分割技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 激光刻蚀加工技术 |
| 1.2.2 三维对象分割技术 |
| 1.2.3 三维对象简化技术 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第二章 相关技术背景知识 |
| 2.1 三维对象一般存储格式 |
| 2.1.1 三维对象的表示形式 |
| 2.1.2 三维对象的存储格式 |
| 2.1.3 三维对象的解析读取 |
| 2.2 多分辨率技术 |
| 2.3 需求分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 三维对象简化及多分辨率技术研究 |
| 3.1 基于二次误差度量的简化方法 |
| 3.1.1 有效点对的定义与收缩 |
| 3.1.2 二次误差度量的计算 |
| 3.1.3 基于二次误差度量的简化过程 |
| 3.2 提升效率的二次误差度量简化算法 |
| 3.2.1 基于阈值的改进 |
| 3.2.2 基于实现的改进 |
| 3.3 多分辨率层次技术 |
| 3.3.1 多层次分辨率与简化比率 |
| 3.3.2 简化比率的自动选择 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 三维对象分割算法研究 |
| 4.1 基于凹凸性的分割 |
| 4.1.1 极小规则和基于凹凸性的分割 |
| 4.1.2 点对和区域的可见性分析 |
| 4.2 基于可见性分析的初始分割 |
| 4.2.1 基于点对可见性的过分割 |
| 4.2.2 基于区域可见性的过分割合并 |
| 4.3 近似凸区域的合并及边界细化 |
| 4.3.1 基于形状直径函数的区域合并 |
| 4.3.2 分割边界的细化 |
| 4.4 基于交互的多分辨率层次分割 |
| 4.4.1 基于多分辨技术的分割 |
| 4.4.2 基于交互的分割 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 实验结果与分析 |
| 5.1 实验环境与评估标准 |
| 5.1.1 实验环境 |
| 5.1.2 三维简化评估标准 |
| 5.1.3 三维分割评估标准 |
| 5.2 三维对象简化测试与评价 |
| 5.2.1 简化质量和简化效率对比测试 |
| 5.2.2 对数据量和不必要细节的影响 |
| 5.3 三维对象分割测试与评价 |
| 5.3.1 基于可见性分析的分割过程测试 |
| 5.3.2 分割质量对比测试 |
| 5.3.3 基于交互的分割过程测试 |
| 5.4 实验结果分析与总结 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 工作总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、大数据量网格模型的建模与简化技术研究（论文参考文献）
- [1]数字孪生建模方法及其在热力系统优化运行中的应用研究[D]. 高学伟. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [2]城市空间管控的场景网格化建模与应用方法研究[D]. 吴翔宇. 战略支援部队信息工程大学, 2020(03)
- [3]三维建筑模型快速简化关键技术研究[D]. 李少卿. 北京建筑大学, 2020(08)
- [4]预训练深度学习架构下的语义地址匹配与语义空间融合模型研究[D]. 徐流畅. 浙江大学, 2020(01)
- [5]基于时空大数据的城市人群流动预测研究[D]. 朱强. 中国矿业大学, 2020(01)
- [6]时空轨迹相似性度量与查询方法研究[D]. 郭宁. 国防科技大学, 2020(01)
- [7]大数据联盟数据挖掘服务模式研究[D]. 邢海龙. 哈尔滨理工大学, 2020(01)
- [8]面向数字孪生建筑的“信息-物理”交互策略研究[D]. 韩冬辰. 清华大学, 2020
- [9]区域三维地质建模方法与建模系统研究[D]. 冉祥金. 吉林大学, 2020(01)
- [10]一种面向激光刻蚀加工的三维对象分割技术研究[D]. 李永顺. 西安电子科技大学, 2020(05)