地质学论文_深度聚类索引下的海量地震数据快速-计算机工程

来稿应自觉遵守国家有关著作权法律法规，不得侵犯他人版权或其他权利，如果出现问题作者文责自负，而且本刊将依法追究侵权行为给本刊造成的损失责任。本刊对录用稿有修改、删节权。经本刊通知进行修改的稿件或被采用的稿件，作者必须保证本刊的独立发表权。一、投稿方式： 1、请从我刊官网直接投稿。 2、请从我编辑部编辑的推广链接进入我刊投审稿系统进行投稿。二、稿件著作权： 1、投稿人保证其向我刊所投之作品是其本人或与他人合作创作之成果，或对所投作品拥有合法的著作权，无第三人对其作品提出可成立之权利主张。 2、投稿人保证向我刊所投之稿件，尚未在任何媒体上发表。 3、投稿人保证其作品不含有违反宪法、法律及损害社会公共利益之内容。 4、投稿人向我刊所投之作品不得同时向第三方投送，即不允许一稿多投。 5、投稿人授予我刊享有作品专有使用权的方式包括但不限于：通过网络向公众传播、复制、摘编、表演、播放、展览、发行、摄制电影、电视、录像制品、录制录音制品、制作数字化制品、改编、翻译、注释、编辑，以及出版、许可其他媒体、网站及单位转载、摘编、播放、录制、翻译、注释、编辑、改编、摄制。 6、第5条所述之网络是指通过我刊官网。 7、投稿人委托我刊声明，未经我方许可，任何网站、媒体、组织不得转载、摘编其作品。

地质学论文_深度聚类索引下的海量地震数据快速

作者:

关键词:

摘要：

文章摘要:地震数据的三维可视化能够直观地分析地质的相关结构信息，针对传统体绘制算法集中载入大规模数据时出现的显示延迟以及画面跳跃卡顿等问题，提出一种深度聚类索引下的海量地震数据快速三维可视化算法。首先通过变分自编码器和深度聚类来学习数据的空间特征表示，然后迭代优化目标函数来提高聚类性能，以此解决因空间数据分布不均造成的节点重叠问题，并建立高效的索引结构，提高数据实时读取的效率；此外通过时序卷积网络预测下一视点位置，提前将潜在数据载入内存，避免因数据量过大时集中加载引起的画面卡顿跳跃问题；另外结合基于双层视锥体的视点动态划分调度模型，剔除不必要绘制的节点，减少系统负荷，以此来提高数据渲染速度和流畅度。实验结果表明，在索引结构上查询数据子块的时间相比希尔伯特R树减少了64.14%～66.37%，预测视点的正确率相比拉格朗日插值算法提高了12.08%～22.7%，实时帧率在较大规模的子集上也能够相对稳定平滑，在保证图像质量的前提下整体系统的渲染性能达到预期效果。

文章关键词: