[发明专利]基于非参数各向异性变差函数的随机建模方法有效
| 申请号: | 201510569783.X | 申请日: | 2015-09-09 |
| 公开(公告)号: | CN105046097B | 公开(公告)日: | 2017-10-27 |
| 发明(设计)人: | 费高雷;薛丽娜;胡光岷 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
| 主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
| 代理公司: | 成都宏顺专利代理事务所(普通合伙)51227 | 代理人: | 周永宏,王伟 |
| 地址: | 611731 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 参数 各向异性 函数 随机 建模 方法 | ||
1.一种基于非参数各向异性变差函数的随机建模方法,其特征在于,包括以下步骤:
A、对确定性反演得到P波阻抗体进行抽样计算变差函数,具体包括以下分步骤:
A1、计算P波阻抗体的网格的最大距离,并对网格的最大距离和角度进行等分;
A2、随机选取一个网格点作为圆心,以圆心为起始点在设定角度范围的扇形区域内进行随机抽样;
A3、计算各个方向的变差参数,得到基台值和变程;
A4、根据所有角度范围对应的基台值和变程,拟合得到基台值函数和变程函数;
A5、采用局部平均加权平滑方法对步骤A4中得到的基台值函数和变程函数进行平滑处理,得到变差函数;
B、根据步骤A中得到的变差函数,采用序贯高斯模拟方法进行随机建模。
2.如权利要求1所述的基于非参数各向异性变差函数的随机建模方法,其特征在于,所述步骤A1中对网格的最大距离和角度进行等分,具体为:将网格的最大距离进行N等分,等分间隔记为h,将网格的角度进行M等分,等分间隔记为θ。
3.如权利要求2所述的基于非参数各向异性变差函数的随机建模方法,其特征在于,所述步骤A2随机选取一个网格点作为圆心,以圆心为起始点在一定角度范围的扇形区域内进行随机抽样,具体为:随机选取一个网格点i作为圆心,以圆心为起始点在角度范围(l-1)θ~lθ的扇形区域内抽取一定数量的点集Cil,使得抽取的点集均匀地落在扇形区域所包含的区间内。
4.如权利要求3所述的基于非参数各向异性变差函数的随机建模方法,其特征在于,所述步骤A3计算各个方向的变差参数得到基台值和变程,具体包括以下分步骤:
A31、计算角度范围(l-1)θ~lθ的扇形区域内所有点与圆心i之间的欧氏距离dij及半方差vij,计算公式分别具体为:
vij=0.5*(zi-zj)2,j∈Cil
其中,i,j为网格点序号,x,y为网格点坐标,z为网格点(x,y)的值;
A32、统计落在距离区间(k-1)h~kh内的所有点对(i,j),对半方差取平均值,记为vk'
dij∈((k-1)h,kh)且j∈Cil
A33、用角度均值αl代替角度范围(l-1)θ~lθ,用区间均值dk'代替区间(k-1)h~kh,得到αl方向的基台值cl和变程al,具体为:
其中,αl=(2l-1)*θ/2,dk'=(2k-1)*h/2。
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G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用





