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基于三维场景的电力大数据快速可视化分析模型研究

摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第11-16页
    1.1 课题背景及研究的目的与意义第11-12页
    1.2 电力大数据可视化分析研究现状第12-14页
    1.3 本课题主要研究内容第14-15页
    1.4 论文组织结构与章节安排第15-16页
第2章 大数据可视化分析原理与技术概述第16-24页
    2.1 可视化基本原理与技术第16-19页
        2.1.1 GPU架构与图形渲染管线第16-17页
        2.1.2 图形数据约减方法第17-18页
        2.1.3 通用图形接口OpenGL第18-19页
    2.2 并行计算基本原理与技术第19-23页
        2.2.1 超级计算第20-21页
        2.2.2 大数据基本原理与技术第21-23页
    2.3 本章小结第23-24页
第3章 电力大数据快速可视化分析模型设计第24-31页
    3.1 可视化分析任务处理流程第24-25页
    3.2 层次化的大数据可视化分析架构第25-27页
    3.3 并行计算策略设计第27-29页
    3.4 快速可视化引擎设计第29-30页
        3.4.1 大规模三维场景高效遮挡剔除方法第30页
        3.4.2 大规模三维场景快速模型约减方法第30页
    3.5 本章小结第30-31页
第4章 大规模三维场景高效遮挡剔除方法第31-40页
    4.1 场景管理与可见性剔除方法概述第31-34页
        4.1.1 场景图数据结构第31-32页
        4.1.2 可见性剔除问题第32-34页
    4.2 基于松散八叉树的场景图数据结构第34页
    4.3 基于Halton序列的随机射线遮挡剔除算法第34-37页
        4.3.1 Halton序列第35页
        4.3.2 随机射线生成与查询算法第35-37页
    4.4 实验结果与分析第37-39页
        4.4.1 松散八叉树场景图结构均衡性第37页
        4.4.2 基于Halton序列的随机射线遮挡剔除算法效率第37-39页
    4.5 本章小结第39-40页
第5章 大规模三维场景模型快速约减方法第40-49页
    5.1 LOD方法概述第40-41页
    5.2 基于LOD权重函数的模型简化算法第41-43页
        5.2.1 权重函数方法简介第41页
        5.2.2 本文LOD算法设计第41-43页
    5.3 模型渐进简化与重建算法第43-45页
        5.3.1 边收缩策略第43-44页
        5.3.2 渐进简化与重建第44-45页
    5.4 实验结果与分析第45-48页
    5.5 本章小结第48-49页
第6章 变压器油色谱数据可视化实例分析第49-55页
    6.1 可视化分析任务处理流程第49页
    6.2 数据挖掘与分析第49-52页
    6.3 结果集可视化第52-53页
    6.4 三维虚拟现实场景与数据集成第53-54页
    6.5 本章小结第54-55页
结论第55-57页
参考文献第57-61页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第61-62页
致谢第62页

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