葛曉葉

（山西大同大學(xué)計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)工程學(xué)院，山西 大同 037009）

0 引言

簡(jiǎn)單來講，大數(shù)據(jù)分析相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用，在進(jìn)行使用中所展現(xiàn)出來的使用特性及應(yīng)用功能都產(chǎn)生了巨大的差異性，大數(shù)據(jù)分析在使用時(shí)不僅需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的處理，更重要的是要面對(duì)海量的數(shù)據(jù)，有查詢、分析、復(fù)雜等多種特點(diǎn)[1]。而且，大數(shù)據(jù)技術(shù)本身的意義并不在于對(duì)龐大的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行全面的掌握和了解，而是對(duì)這些龐大信息中含有意義的數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行更為專業(yè)化的分析收集和分類等處理。

1 大數(shù)據(jù)尺度空間構(gòu)造及特性

以該空間為核心設(shè)計(jì)理論研究點(diǎn)，進(jìn)行了各項(xiàng)移性特征挖掘算法的探討。通過實(shí)驗(yàn)的開展所獲得的具體實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下：各項(xiàng)異性小波熱源空間為核心的挖掘算法，在進(jìn)行應(yīng)用過程中可以進(jìn)行分級(jí)使用，即算法可以對(duì)當(dāng)前的數(shù)據(jù)進(jìn)行分級(jí)檢測(cè)[2]。所以，當(dāng)前面向大數(shù)據(jù)圖像處理的尺度空間挖掘算法及應(yīng)用尚處于初期發(fā)展階段，大數(shù)據(jù)非線性尺度空間具有強(qiáng)擴(kuò)展性以及非常良好的兼容性和在未來使用過程中的應(yīng)用適應(yīng)性。

大數(shù)據(jù)尺度空間在進(jìn)行構(gòu)造過程中所應(yīng)用的函數(shù)以及算法實(shí)際上都是源于當(dāng)前線性尺度空間的內(nèi)容，通過線性尺度空間內(nèi)容進(jìn)行研究?jī)?nèi)容的落實(shí)，可以更好地推算出非線性尺度空間擴(kuò)散方程。大數(shù)據(jù)尺度空間挖掘是一種模仿視覺信息處理的挖掘方法，在進(jìn)行使用過程中，其基本的核心思想就是在當(dāng)前一個(gè)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)空間中，運(yùn)用一個(gè)數(shù)學(xué)空間對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效觀察[3]。在該空間內(nèi)部所擁有的數(shù)據(jù)內(nèi)容和觀察者之間的距離角度都會(huì)隨著空間內(nèi)部數(shù)據(jù)的變化而發(fā)生不斷的變化，這樣能夠有效地獲取動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)信息。通過對(duì)動(dòng)態(tài)分析數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的掌控，就能夠有效提高數(shù)據(jù)信息的處理速度，也能夠保證觀察者能夠更快更好地對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行全面的篩選，而且利用尺度空間分析數(shù)據(jù)。不僅能夠更好地完善觀察參數(shù)，更能夠幫助觀察者通過視覺模仿，更好地減少一些視覺誤差。所以在大數(shù)據(jù)挖掘開展過程中，運(yùn)用尺度空間能夠更好地提高挖掘的抗干擾性，提高挖掘的穩(wěn)定性。

2 大數(shù)據(jù)尺度空間融合分析算法

傳統(tǒng)的常規(guī)數(shù)據(jù)處理方法以及技術(shù)，已經(jīng)無法滿足當(dāng)前的數(shù)據(jù)處理要求。大數(shù)據(jù)技術(shù)在進(jìn)行使用過程中，雖然提高了很多數(shù)據(jù)處理的效率，但同時(shí)也為當(dāng)前帶來了一定的現(xiàn)實(shí)難題。我國(guó)專家學(xué)者在進(jìn)行研究過程中，曾表明當(dāng)前的大數(shù)據(jù)在進(jìn)行使用中，要想有效地完成融合數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)空間分析，必須要針對(duì)當(dāng)前現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)技術(shù)體系進(jìn)行全面的完善。而以上所提到的任何一個(gè)技術(shù)難點(diǎn)，同樣也是當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)所面臨的巨大挑戰(zhàn)。而在大數(shù)據(jù)技術(shù)當(dāng)前現(xiàn)有的技術(shù)體系研究工作落實(shí)過程中，如何將大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行多尺度虛擬化分布式運(yùn)營(yíng)，從而滿足當(dāng)前的數(shù)據(jù)挖掘功能，也能夠更好地優(yōu)化大數(shù)據(jù)技術(shù)的處理方式，這也是當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)非常重要的一個(gè)研究?jī)?nèi)容[4]。

圖像結(jié)構(gòu)的方向性是圖像特征的重要發(fā)揮途徑。所以在進(jìn)行大數(shù)據(jù)尺度空間融合分析算法應(yīng)用過程中，最主要的就是要觀察二維小波變換。從圖像數(shù)據(jù)上面更好地通過分辨率的觀察了解到每一個(gè)數(shù)據(jù)方向的變化形式。大數(shù)據(jù)尺度空間融合分析算法實(shí)際上就是依據(jù)以上所提到的結(jié)構(gòu)內(nèi)容所形成的差異性分解方法。每一層圖像均是前一層圖像經(jīng)過不同角度，不同尺度的模板濾波形成的?；镜膱D像運(yùn)算也能夠被當(dāng)前尺度空間內(nèi)部的整體階級(jí)有針對(duì)性進(jìn)行執(zhí)行。

本文在進(jìn)行研究過程中所具備的整體算法步驟：第一步需要在當(dāng)前整個(gè)尺度空間結(jié)構(gòu)內(nèi)部進(jìn)行運(yùn)動(dòng)矢量的獲取。在獲取運(yùn)動(dòng)矢量之前，也需要通過匹配算法的描述。對(duì)運(yùn)動(dòng)矢量當(dāng)前整體的像素精度進(jìn)行全面確認(rèn)。而本文所研究的算法在進(jìn)行精度確認(rèn)過程中，是需要通過運(yùn)動(dòng)矢量本身的信息進(jìn)行計(jì)算。通過計(jì)算工程以及計(jì)算方式才能夠更好的對(duì)像素精度進(jìn)行全面的確定。第二步內(nèi)容則是通過使用雙線性插值。對(duì)空間內(nèi)部最接近層級(jí)內(nèi)核層級(jí)間半像素塊兒的八個(gè)區(qū)域。進(jìn)行數(shù)據(jù)的確認(rèn)及數(shù)據(jù)的處獲取。第三個(gè)算法則是將以上所獲取到的兩個(gè)數(shù)據(jù)通過。檢查點(diǎn)進(jìn)行全面對(duì)比并進(jìn)行計(jì)算，將它們與當(dāng)前層級(jí)及相鄰兩個(gè)層級(jí)中的運(yùn)動(dòng)矢量進(jìn)行全面比較，輸出最小的就是半像素精度的運(yùn)動(dòng)矢量[5]。

以上所提到的非線性尺度空間內(nèi)的整體算法的應(yīng)用，實(shí)際上是可以在數(shù)據(jù)內(nèi)部運(yùn)動(dòng)過程中進(jìn)行全面的，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)的。同樣，整體的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)的功能特性也是可以在數(shù)據(jù)活動(dòng)過程中進(jìn)行有效提升的。大數(shù)據(jù)技術(shù)在進(jìn)行使用過程中所具備的處理方式為兩種，第一種為流處理，第二種是批處理。而在進(jìn)行使用中所主要具備的分析方法為多尺度分析方法，而多尺度分析方法在進(jìn)行使用過程中針對(duì)數(shù)據(jù)將會(huì)進(jìn)行有效的空間結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，從而實(shí)現(xiàn)空間分析。然后針對(duì)分析出來的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，最后再針對(duì)當(dāng)前整體的數(shù)據(jù)環(huán)境進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。當(dāng)然，多尺度分析方法也為接下來多數(shù)據(jù)領(lǐng)域的研究工作帶來了全新的分析思路。

尺度空間的構(gòu)件，為大數(shù)據(jù)技術(shù)接下來的發(fā)展奠定了良好基礎(chǔ)。尺度空間在構(gòu)建的同時(shí)也可以面向流處理和批處理模式進(jìn)行使用，同時(shí)解決大數(shù)據(jù)融合與數(shù)據(jù)挖掘空間分析等多個(gè)問題。而更重要的是運(yùn)用多尺度分析和尺度空間能夠解決大數(shù)據(jù)技術(shù)目前所存在的一些核心問題，比如數(shù)據(jù)自然的虛擬化和分布式挖掘能力的提升[6]。

3 大數(shù)據(jù)尺度空間融合分析算法實(shí)驗(yàn)

針對(duì)以上所提到的算法以及大數(shù)據(jù)尺度空間在進(jìn)行應(yīng)用過程中，所開展的具體實(shí)驗(yàn)就是通過圖像對(duì)比及圖像分析所開展的。首先，在實(shí)驗(yàn)開展之前，需要提供四組圖片，然后對(duì)四組圖片進(jìn)行融合處理。處理完成之后，需要通過不同的算法對(duì)圖像內(nèi)部所具備的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行全面的了解。在融合分析算法實(shí)驗(yàn)開展過程中，所需要注意到的則是在進(jìn)行數(shù)據(jù)圖像處理過程中，要依據(jù)熱原大數(shù)據(jù)非線性尺度空間內(nèi)容進(jìn)行處理，因?yàn)楸疚牡倪M(jìn)行分析過程中所運(yùn)用的主體尺度空間就是熱原非線性尺度空間，所以在進(jìn)行研究過程中需要對(duì)圖像進(jìn)行多次融合處理且進(jìn)行多次熱源定位[7]。

通過以上實(shí)驗(yàn)內(nèi)容的開展，且每一個(gè)圖片的對(duì)比可知，在熱源大數(shù)據(jù)非線性尺度空間中，以高斯核函數(shù)作為熱源。通過兩個(gè)不同尺度圖像之間的對(duì)比可知，圖像之間發(fā)生了特征強(qiáng)化變化。具體的變化內(nèi)容則是在高斯和熱源的基礎(chǔ)之上都增加了各向異性的方向小波熱源。所以通過整體的算法，大數(shù)據(jù)尺度空間融合分析算法在進(jìn)行使用過程中，完全能夠取得良好的分析效果。因?yàn)橥ㄟ^大數(shù)據(jù)尺度空間再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選及數(shù)據(jù)挖掘過程中，能夠通過空間融合分析算法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更好地分析且進(jìn)行良好的篩選，所開展的具體實(shí)驗(yàn)除了是以相同的圖片進(jìn)行處理之后進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘以外，同樣也會(huì)在數(shù)據(jù)圖片上面進(jìn)行特殊處理而運(yùn)用。大數(shù)據(jù)非線性尺度空間在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘過程中，可以針對(duì)所存在的較小差異性進(jìn)行全面的分析以及搜索。

4 結(jié)論

熱源大數(shù)據(jù)非線性尺度空間是對(duì)多尺度分析理論和大數(shù)據(jù)相關(guān)理論的補(bǔ)充。簡(jiǎn)單來講，熱源大數(shù)據(jù)非線性尺度空間在進(jìn)行使用過程中，是基于原有的理論數(shù)據(jù)基礎(chǔ)所衍生出來的另一種特性的尺度空間，相比于傳統(tǒng)尺度空間而言，無論是自身現(xiàn)有的開放性還是整個(gè)空間的數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)性，都擁有著非常顯著的優(yōu)勢(shì)，而更重要的是熱源大數(shù)據(jù)非線性尺度空間在構(gòu)造過程中也借用了一部分的熱力學(xué)理論，所以間接也能夠更好地完善當(dāng)前現(xiàn)有的熱力學(xué)理論基礎(chǔ)。希望通過本文的分析，可以更好地為當(dāng)前大數(shù)據(jù)線性尺度空間融合分析算法的研究工作提供一定的理論數(shù)據(jù)，也能夠推動(dòng)我國(guó)當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展及全面應(yīng)用。