用Visual C^++实现大数据量的快速存取

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在用计算机组织、调度、管理海量影像数据过程中 ,速度就成为一个瓶颈问题 ,也是衡量软件性能是否优良的主要因素之一。本文试图从编程的角度实现大数据量的快速存取。分别介绍了三个环节 :数据存储、数据流向和数据调度 ,并对这种方法做出了简单评价
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讨论了利用地应力主方向和 GPS资料联合反演与之相关的地球动力学参数及数值模拟地壳应力场的方法 ,建立了中国及其邻区的四节点有限元模型 ,解决了有限元数值解算中节点位移不连续的问题。提出了在利用随机反演求得全局最优解基础上通过高斯 -牛顿法等局部迭代算法精化反演解的解算思想。其数值模拟解算获得的中国及其邻区的地壳应力场结果基本反映了该区的地壳应力场特征。
在数字高程模型建立过程中 ,分析了距离权内插模型存在的缺陷 ,提出从选择附近点、考虑方向影响、数据点偏导数估计及减少计算误差等四个方面对模型进行修正。从而形成了DEM生成的快速算法。
由多数据格式组成的多源数据非常复杂,主要表现在没有标准的基础数据,旧有的数据又难以利用,数据的多语义性,获取数据方法的多源性,数据存储格式的多样性以及数据的多时空性和多尺度等,但多源数据集成共享又是客观需要。目前的多源数据集成有数据格式转换模式、数据互操作模式和直接数据访问模式,以上几种模式虽各具千秋,却各有不足,解决的办法只有建立全球通地理信息系统,以实现各系统技术原则统一,交流沟通顺畅,实现真
推导了理论平均值公式。它是介于算述平均值和中位值之间的一类估计方法。人们可以根据需要对抗差与效率进行适宜选择。并用 p分布的几种情况进行了实验。
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基于信息扩散原理的估计方法 ,从一维推广到多维 ,提出了适用于高斯 -马尔柯夫模型 (G- M模型 )的信息扩散估计方法 (Information Spread Estimation- ISE)。并对其性能作了大量模拟试验研究 ,可以认为采用 ISE法消除了实际观测误差分布偏离假定分布的风险 ,抗差性能优越 ,并且不须迭代 ,从而较为成功地实现了信息扩散原理在测量数据处理中的应用。