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公开(公告)号：CN113177306B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202110424255.0
申请日：2021-04-20
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06F111/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于B样条函数的欧拉解集概率密度成像方法，首先确定待测区域范围，测量重力矢量数据及重力梯度张量数据；构建三维重力梯度张量欧拉反褶积方程，确定滑动窗口大小，利用滑动窗口内的数据构建线性方程组；获取线性方程组的欧拉解，输出欧拉解集；将欧拉解解集拆分成不同维度的组合，并估算估计区间的上/下界及估计网格带宽，以及确定估计网格的大小；计算并存储B样条函数，并对B样条函数和对应的系数进行卷积，获取欧拉解概率密度分布结果，根据欧拉解概率密度分布结果确定不同维度数据的异常源空间位置及类型。本发明减少了欧拉解缪解处理过程，优化了确定欧拉解优解的机制，实现了欧拉解簇的分离，进而有效地标识地下异常源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113204057B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110496846.9
申请日：2021-05-07
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G01V3/38
Abstract: 本发明公开了一种基于多层级方法重磁快速反演方法，首先确定观测高度和地球物理模型，离散地球物理模型，提出虚拟线线观测网格/虚拟面面观测网格，获得含多个BTTB矩阵重磁正演核矩阵；构造基于多尺度Haar小波的插值算子和限制算子；通过插值算子和限制算子将大尺度观测数据向下采样，并不同层间逐一实现快速反演；进而考虑向下采样的数据可能丢失精度，进行后续校正反演。本发明极大的减少了内存消耗，提高了重磁反演计算效率，并保证了计算精度。
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公开(公告)号：CN113204057A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110496846.9
申请日：2021-05-07
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G01V3/38
Abstract: 本发明公开了一种基于多层级方法重磁快速反演方法，首先确定观测高度和地球物理模型，离散地球物理模型，提出虚拟线线观测网格/虚拟面面观测网格，获得含多个BTTB矩阵重磁正演核矩阵；构造基于多尺度Haar小波的插值算子和限制算子；通过插值算子和限制算子将大尺度观测数据向下采样，并不同层间逐一实现快速反演；进而考虑向下采样的数据可能丢失精度，进行后续校正反演。本发明极大的减少了内存消耗，提高了重磁反演计算效率，并保证了计算精度。
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公开(公告)号：CN113096107B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202110424241.9
申请日：2021-04-20
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供一种基于傅立叶变换的B样条函数欧拉解概率密度成像方法，确定待测区域范围，测量重力矢量数据及重力梯度张量数据；构建三维重力梯度张量欧拉反褶积方程，确定滑动窗口大小，构建线性方程组，并获取欧拉解，输出欧拉解集；将欧拉解解集拆分成不同维度的组合，并估算相应组合的估计区间的上/下界及估计网格带宽，以及确定估计网格的大小；构建基于B样条函数的多变量概率密度估计，并将欧拉解解集组合作为独立同分布采样投影至估计网格，计算网格计数，获取欧拉解概率密度分布结果，确定不同维度数据的异常源空间位置及类型。本发明引入分箱近似方法，将样本数据投影至估计网格，基于快速傅里叶变换实现估计网格与密度函数的离散卷积。
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公开(公告)号：CN113177306A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110424255.0
申请日：2021-04-20
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06F111/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于B样条函数的欧拉解集概率密度成像方法，首先确定待测区域范围，测量重力矢量数据及重力梯度张量数据；构建三维重力梯度张量欧拉反褶积方程，确定滑动窗口大小，利用滑动窗口内的数据构建线性方程组；获取线性方程组的欧拉解，输出欧拉解集；将欧拉解解集拆分成不同维度的组合，并估算估计区间的上/下界及估计网格带宽，以及确定估计网格的大小；计算并存储B样条函数，并对B样条函数和对应的系数进行卷积，获取欧拉解概率密度分布结果，根据欧拉解概率密度分布结果确定不同维度数据的异常源空间位置及类型。本发明减少了欧拉解缪解处理过程，优化了确定欧拉解优解的机制，实现了欧拉解簇的分离，进而有效地标识地下异常源。
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公开(公告)号：CN113096107A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110424241.9
申请日：2021-04-20
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于傅立叶变换的B样条函数欧拉解概率密度成像方法，确定待测区域范围，测量重力矢量数据及重力梯度张量数据；构建三维重力梯度张量欧拉反褶积方程，确定滑动窗口大小，构建线性方程组，并获取欧拉解，输出欧拉解集；将欧拉解解集拆分成不同维度的组合，并估算相应组合的估计区间的上/下界及估计网格带宽，以及确定估计网格的大小；构建基于B样条函数的多变量概率密度估计，并将欧拉解解集组合作为独立同分布采样投影至估计网格，计算网格计数，获取欧拉解概率密度分布结果，确定不同维度数据的异常源空间位置及类型。本发明引入分箱近似方法，将样本数据投影至估计网格，基于快速傅里叶变换实现估计网格与密度函数的离散卷积。
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