《高維時空場數據的層次張量建模與分析方法》是依託南京師範大學，由袁林旺擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：高維時空場數據的層次張量建模與分析方法
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：袁林旺
- 依託單位：南京師範大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
地理時空場數據是表征具有連續時空變化的地理對象及地理過程的主要形式，具有海量及高維等特點。從數學基礎上尋找高維時空場數據的代數化表達，進而有效利用抽象數學的運算空間和計算運算元進行算法構造與最佳化是提升高維時空場數據表達與分析能力的重要途徑。本項目引入具有嚴格數學理論基礎的張量結構，借鑑函式逼近的思想，研究基於維度樹結構的層次張量分解與重構算法，實現與計算機表達與檢索結構一致的多維地理時空數據集數據組織與建模表達方法，並實現對高維時空場數據的壓縮存儲。在此基礎上，基於層次張量的維度融合表達和維度分層結構，研究面向時空過程的動態數據的張量分解與重構的計算模式，構建普適的、多維融合的高維地理時空場數據分析與高效計算方法，實現傳統地理分析方法在層次張量模型下的對接與重構，從而為複雜地理時空數據的組織存儲、特徵檢索與高效計算提供基礎理論支撐，並為複雜地理時空數據的結構特徵、演化行為分析提供方法支撐。
結題摘要
本項目針對高維地理時空場數據海量、結構複雜、多維融合表達困難、檢索效率低下、對地學分析和模擬支撐不足等問題，從數學理論的本源出發，引入具有多維融合和多維拓展特性的張量分解理論，進行高維時空場數據的層次張量建模與分析方法研究。項目研究獲得了如下成果：1）研究了不同類型時空場數據的張量分解模式，構建了可支撐多尺度、多維度、多變數的時空場數據的張量表達模型；2）設計了基於層次張量的表達-組織-存儲-檢索-計算結構一致的 Buffered Binary Tree數據組織結構；3）構造了面向動態時空場數據的持續更新，穩定壓縮以及快速空間檢索算法；4）構造了地理特徵驅動的非結構化場數據的時空特徵探測方法；5）分別從分析模型集成和改造的視角，探討了傳統地理分析方法在層次張量模型下的對接與重構；6)最後將本項目方法推廣套用於氣候模式數據組織管理、赤道太平洋海面結構演化、交通網路數據解析等領域。項目研究成果在國內外權威刊物和會議上發表研究論文6篇，其中SCI/SSCI檢索論文5篇，中文核心1篇，申請國家發明專利2項，培養博士研究生2名，碩士研究生7名。獲2018年教育部自然科學一等獎。研究顯示利用張量的多維表達特性，建立層次型的張量結構實現多維張量維度層次結構樹的構建，不僅可以大幅降低高維張量存儲的空間占用，同時利用樹狀結構，可以更好的支撐不同維度數據的快速檢索與提取。並且利用張量分解的維度拓展特性，可以更好的實現多維耦合的時空場數據的特徵分析，有望通過張量的表達、檢索和便於計算的特性實現對海量數據表達、存儲、索引、和計算的有效統一，有效提高海量時空場數據的分析能力。
