圈特征提取在激光快速點(diǎn)火中的應(yīng)用.pdf

1、在對大規(guī)?？茖W(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時，往往會因?yàn)槠渚哂幸?guī)模大、特征復(fù)雜的特點(diǎn)，使得在理解、分析這些科學(xué)數(shù)據(jù)的時候，獲取知識變得十分困難，因此針對大規(guī)模的科學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行知識挖掘勢在必行。本項(xiàng)目主要研究如何從大規(guī)模的科學(xué)數(shù)據(jù)中提取出模式。本文研究的數(shù)據(jù)為通過lared-p程序模擬后得到的模擬數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)反映了激光在等離子體傳播過程中的能量變化情況。由于該研究建立在物理背景基礎(chǔ)上，再加上數(shù)據(jù)本身的新穎性，給研究帶來了極大的困難。經(jīng)過廣泛閱讀文獻(xiàn)，查閱資

2、料最終確定了提取圈特征為主要手段的研究思路。 本文針對的數(shù)據(jù)是分時間步分布的，每個時間步在橫向切片上呈現(xiàn)環(huán)狀分布，不同的環(huán)代表了不同的能量值。那么也就有了將環(huán)帶作為表征數(shù)據(jù)的特征的想法，圈特征提取算法在這種情況下應(yīng)運(yùn)而生。圈特征提取算法是將各個切片包含的環(huán)帶數(shù)量作為對應(yīng)切片的特征，最終將整個時間步包含的所有切片的特征組合在一起就成了圈特征。圈特征提取算法共包括了數(shù)據(jù)預(yù)處理、邊緣提取、邊緣細(xì)化、封閉曲線識別這四個部分。每一個部分都

3、包含了自己獨(dú)立的技術(shù)，但只有組合在一起才構(gòu)成本文所提出的圈特征提取算法。通過圈特征提取算法的提出，為分析從大規(guī)模數(shù)值模擬數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息提供了有效的新方法。 數(shù)據(jù)預(yù)處理部分作為整個算法的第一部分，起到去除噪聲的功能，為進(jìn)一步的數(shù)據(jù)處理奠定了基礎(chǔ)。邊界提取部分為將環(huán)帶邊界信息從切片中提取出來，這是整個算法很關(guān)鍵的一步。接下來在邊緣細(xì)化算法部分本文采用了一種改進(jìn)的串行化的邊緣骨架提取算法，通過這種改進(jìn)的細(xì)化算法能夠解決長豎的識