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機(jī)器學(xué)習(xí)與流場(chǎng)數(shù)據(jù)可視化 帶目錄高清版pdf[18MB]

機(jī)器學(xué)習(xí)與流場(chǎng)數(shù)據(jù)可視化下載

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情介紹

科學(xué)計(jì)算可視化(Scientific Visualization,SciVis)是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的一個(gè)重要研究方向,是圖形科學(xué)的新領(lǐng)域。隨著計(jì)算能力的不斷增強(qiáng),科學(xué)數(shù)據(jù)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(jī)器學(xué)習(xí)理論應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算可視化中,大大提高了數(shù)據(jù)中特征識(shí)別的魯棒性和準(zhǔn)確率,同時(shí)結(jié)合流場(chǎng)數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的具體實(shí)現(xiàn),詳細(xì)闡述這兩個(gè)領(lǐng)域結(jié)合的理論和存在的關(guān)鍵問題。本書內(nèi)容主要包括:科學(xué)計(jì)算可視化的內(nèi)容、技術(shù)現(xiàn)狀和挑戰(zhàn),機(jī)器學(xué)習(xí)基本理論,使用Boosting和CAVIAR兩種方法進(jìn)行科學(xué)計(jì)算可視化的理論和方法等。本書可作為高等學(xué)校計(jì)算機(jī)或非計(jì)算機(jī)專業(yè)研究生科學(xué)計(jì)算可視化課程的參考書,也可作為從事流場(chǎng)數(shù)值模擬和流場(chǎng)可視化技術(shù)的研究或開發(fā)人員的參考書。

目錄

目錄
第1章 概述 1
1.1 科學(xué)計(jì)算可視化簡(jiǎn)介 1
1.1.1 標(biāo)量場(chǎng)可視化 3
1.1.2 向量場(chǎng)可視化 3
1.1.3 張量場(chǎng)可視化 5
1.2 流場(chǎng)可視化 7
1.2.1 流場(chǎng)可視化的流程 7
1.2.2 流場(chǎng)可視化的特點(diǎn) 8
1.2.3 流場(chǎng)可視化的分類 9
1.2.4 流場(chǎng)可視化技術(shù) 13
1.3 可視化開發(fā)工具VTK 14
1.3.1 VTK簡(jiǎn)介 14
1.3.2 VTK環(huán)境搭建 18
1.3.3 VTK與MFC 21
第2章 流場(chǎng)數(shù)據(jù)對(duì)象及流場(chǎng)特性 25
2.1 數(shù)據(jù)模型 25
2.2 數(shù)據(jù)類型 29
2.2.1 標(biāo)量數(shù)據(jù) 29
2.2.2 向量數(shù)據(jù) 30
2.2.3 張量數(shù)據(jù) 30
2.3 數(shù)據(jù)格式 31
2.3.1 PLOT3D 32
2.3.2 VTK 34
2.3.3 OBJ 37
2.4 本章小結(jié) 39
第3章 流場(chǎng)基礎(chǔ)特征可視化 41
3.1 湍流 41
3.1.1 湍流的定義和特征 41
3.1.2 湍流的特征量和特征尺度 43
3.1.3 湍流的運(yùn)動(dòng)方式 44
3.2 湍流的模擬 44
3.3 漩渦特征識(shí)別方法 45
3.3.1 漩渦檢測(cè) 45
3.3.2 基于速度梯度張量的檢測(cè)方法 49
3.3.3 局部極值方法 52
3.3.4 粒子追蹤 54
3.3.5 其他方法 61
3.4 本章小結(jié) 63
第4章 交互式流體可視化 65
4.1 交互式可視化 65
4.1.1 修改類交互 65
4.1.2 基于選擇的交互 66
4.2 專家數(shù)據(jù)的獲取 67
4.3 本章小結(jié) 77
第5章 機(jī)器學(xué)習(xí)增強(qiáng)流場(chǎng)可視化 79
5.1 方法概述 79
5.1.1 數(shù)據(jù)讀取 79
5.1.2 數(shù)據(jù)分析 81
5.1.3 數(shù)據(jù)過濾 85
5.1.4 數(shù)據(jù)映射和渲染 86
5.2 閾值的選取 88
5.3 特征距離 93
5.4 本章小結(jié) 99
第6章 Boosting與漩渦檢測(cè) 101
6.1 基本的Boosting增強(qiáng)算法 101
6.2 改進(jìn)的Boosting增強(qiáng)算法 106
6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 107
6.4 本章小結(jié) 116
第7章 CAVIAR與漩渦檢測(cè) 117
7.1 CAVIAR算法概述 117
7.2 CAVIAR算法優(yōu)化 118
7.3 參數(shù)設(shè)定與交叉驗(yàn)證 122
7.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 125
7.5 本章小結(jié) 129
參考文獻(xiàn) 130

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