【摘 要】
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将数据挖掘技术应用于流场分析,有可能挖掘出常规数值方法难以发现的复杂流动规律。流场数据与传统数据库数据不同,通常组织为不规则的空间离散点和单元。为建立流场数据挖掘
【机 构】
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浙江大学航空航天学院,杭州师范大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（10876036 10872182）, 浙江省科技厅项目（2009C31112）, 国家“水体污染控制与治理”科技重大专项（2009ZX07424-001）, 中央高校基本科研业务费专项基金（KYJD09009 2009QNA4037）
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将数据挖掘技术应用于流场分析,有可能挖掘出常规数值方法难以发现的复杂流动规律。流场数据与传统数据库数据不同,通常组织为不规则的空间离散点和单元。为建立流场数据挖掘的统一范式,提出了基于特征的流场数据挖掘流程,并设计了两类相应的数据模型组织方式：邻域时空盒模型和连接图模型。使用该框架,对特定Rayleigh-Benard对流现象的数值计算结果进行了关联规则分析。其中涡特征提取使用λ2准则,关联规则提取使用Apriori算法。实验挖掘到了一些非平凡的流场规则,证明了该方法的有效性。
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