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J-GLOBAL ID：201702216934149762   整理番号：17A0256297

パターン次元縮小クラスタリングに基づく多点地質統計モデリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multiple-point geostatistics algorithm based on pattern scale-down cluster

著者 (7件)： Yu Siyu (College of Geosciences,Yangtze University) ,  Li Shaohua (College of Geosciences,Yangtze University, Hubei Cooperative Innovation Center of Uncoventional Oil and Gas) ,  He Youbin (College of Geosciences,Yangtze University) ,  Duan Taizhong (Sinopec Petroleum Exploration and Production Research Institute) ,  Lian Peiqing (Sinopec Petroleum Exploration and Production Research Institute) ,  Tao Jinyu (College of Geosciences,Yangtze University) ,  Bao Xing (College of Geosciences,Yangtze University)
資料名： Shiyou Xuebao  (Shiyou Xuebao)
巻： 37  号： 11  ページ： 1403-1409  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2200A  ISSN： 0253-2697  CODEN： SYHPD9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 多点地質統計モデリングアルゴリズムを評価する一つの重要な指標は、モデリングの質を保証すると同時に、計算効率とメモリ空間の両者のバランスをうまく調整できるかどうかである。パターンに基づく多点地質統計モデリングアルゴリズムアルゴリズムはいくつかの欠点があり、SIMPATアルゴリズムは長年の後に実際に応用することが困難である。海外の学者はSIMPATアルゴリズムの改良アルゴリズムを提案した。FILTERSIMとDISPATは,平衡計算効率とメモリ空間の問題においてまだいくつかの欠点がある。SIMPATアルゴリズムの原理と特徴を深く分析することによって、パターン次元縮小クラスタリングに基づく多点地質統計モデリングアルゴリズムを提案した。新しいアルゴリズムは,すべてのデータパターンに対して,隣接する等間隔サンプリング法を用いて次元縮小クラスタリングを行い,類似したデータパターンを一つのクラスに分類する。SIMPATアルゴリズムの一回の類似性マッチング計算とは異なり,新しいアルゴリズムは2回の類似性比較を採用した。最初に,データイベントとパターン類似性の類似性を比較して,最も類似したパターンクラスを見つけた。さらに,データイベントとそのパターンクラスにおけるすべてのデータパターンの類似度を比較し,類似度が最も大きいデータパターンを決定する.従来の多点地質統計モデリングアルゴリズムアルゴリズム,,,,,およびDISPATと同じパラメータの条件の下で,新しいアルゴリズムのシミュレーション効率を,二次元と三次元の事例によって比較した。結果は,新しいアルゴリズムがシミュレーションの品質を保証することによって,パターンに基づく多点地質統計モデリングアルゴリズムの計算効率を大いに改良して,メモリ空間を節約することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *モデリング ,  類似性 ,  *次元縮小 ,  二次元 ,  マッチング ,  *クラスタ化 ,  三次元 ,  記憶装置 ,  *地質 ,  品質 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 類似度 ,  計算効率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： multiple-point geostatistics ,  clustering ,  SIMPAT ,  data pattern ,  computation efficiency

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 次元縮小 ,  クラスタリング ,  地質 ,  統計 ,  モデリング ,  アルゴリズム