一种基于B样条函数的欧拉解集概率密度成像方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110424255.0
IPC分类号：G06F30/20;G06F17/18;G06F111/08;G06F119/14
申请日期：
2021-04-20
申请人：
湖南科技大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于B样条函数的欧拉解集概率密度成像方法
申请号	CN202110424255.0	申请日期	2021-04-20
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-27	公开/公告号	CN113177306A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F30/20	IPC分类号	G;0;6;F;3;0;/;2;0;;;G;0;6;F;1;7;/;1;8;;;G;0;6;F;1;1;1;/;0;8;;;G;0;6;F;1;1;9;/;1;4查看分类表>
申请人	湖南科技大学	申请人地址	湖南省湘潭市雨湖区石马头变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	湖南科技大学	当前权利人	湖南科技大学
发明人	曹书锦;鲁光银;毛雅静;朱自强;杨博;郭晓旺;张亮;陈新跃;马致远
代理机构	广东有知猫知识产权代理有限公司	代理人	陈思思

摘要

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。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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