[发明专利]一种流场数据可视化方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种流场数据可视化方法，其特征在于，包括：

获得源领域的数据集和目标领域的数据集，所述源领域的数据集至少包括源流体速度样本和源VR反馈力标签，一组所述源流体速度样本对应一个所述源VR反馈力标签，所述目标领域的数据集至少包括目标流体速度样本；

对所述源领域的数据集和所述目标领域的数据集进行联合分布适配，获得优化目标；

基于所述优化目标、所述源流体速度样本和所述目标流体速度样本，对所述源VR反馈力标签进行迁移，预测获得所述目标领域的目标VR反馈力；

根据所述目标VR反馈力对所述目标领域的流场数据进行VR可视化展示；

其中，所述基于所述优化目标、所述源流体速度样本和所述目标流体速度样本，对所述源VR反馈力标签进行迁移，预测获得所述目标领域的目标VR反馈力，包括：

对所述优化目标进行求解，确定变换矩阵；

利用所述变换矩阵，获得所述源流体速度样本和所述目标流体速度样本的映射结果；

基于所述源流体速度样本的映射结果和所述源VR反馈力标签，训练获得目标回归模型；

通过所述目标回归模型，在所述目标流体速度样本的映射结果上预测获得所述目标领域的目标VR反馈力。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述优化目标进行求解，确定变换矩阵，包括：

使用正则化线性回归、支持向量机、主成分分析中的至少一种方式对所述优化目标进行求解，确定变换矩阵。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述源领域的数据集和所述目标领域的数据集进行联合分布适配，获得优化目标，包括：

对所述源领域的数据集和所述目标领域的数据集进行边缘概率分布适配，获得第一距离；

对所述源领域的数据集和所述目标领域的数据集进行类条件概率分布适配，获得第二距离；

结合所述第一距离和所述第二距离，获得优化目标。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述源领域的数据集和所述目标领域的数据集进行边缘概率分布适配，获得第一距离，包括：

使用最大均值方差适配所述源领域的数据集和所述目标领域的数据集的边缘概率分布，获得第一距离。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述源领域的数据集和所述目标领域的数据集进行类条件概率分布适配，获得第二距离，包括：

确定所述目标领域的初始VR反馈力；

将所述初始VR反馈力确定为适配VR反馈力；

对所述源流体速度样本进行分类处理，对所述目标流体速度样本进行分类处理；

分别针对每个类别进行类条件概率分布适配，获得第二距离；其中，每个类别的源领域的类条件概率基于每个类别中源流体速度样本和对应的源VR反馈力标签计算，每个类别的目标领域的类别条件概率基于每个类别中目标流体速度样本和对应的适配VR反馈力计算。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述源流体速度样本进行分类处理，对所述目标流体速度样本进行分类处理，包括：

将每组源流体速度样本的均值从大到小排序，以将所有源流体速度样本均匀分为多个类别；

将每组目标流体速度样本的均值从大到小排序，以均将所有目标流体速度样本匀分为多个类别。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述预测获得所述目标领域的目标VR反馈力之后、所述根据所述目标VR反馈力对所述目标领域的流场信息进行VR可视化展示之前，还包括：

将所述目标VR反馈力确定为所述适配VR反馈力；

迭代执行所述分别针对每个类别进行类条件概率分布适配，获得第二距离的步骤，直至达到设定结束条件，获得迭代后的所述目标VR反馈力。