基于图序列的卫星网络时变拓扑可视分析

卫星网络拓扑结构具有典型的时变特征,对时变拓扑的可视化研究有助于直观理解卫星网络随时间的演化状态。从可视化的角度入手,针对上述时变特征,提出一种基于图序列的拓扑可视化方法。首先,设计时变拓扑可视化视图,作为传统两视图结构的重要补充;然后,建立图序列模型,并提出瞬时拓扑图布局算法和拓扑图序列布局算法;最后,通过典型实例验证所提算法的合理性。实验表明,时变拓扑分析视图在卫星网络拓扑信息展示方面能够起到辅助作用,时变拓扑可视化结果可以清晰地展示出视觉元素之间的关系,并支持对拓扑结构进行对比分析,有助于用户发现和理解卫星网络的动态演化规律。     

基于实物增强的交互式下颌运动可视化

利用计算机图形学技术实现交互式下颌运动仿真与可视化具有重要意义.针对传统交互界面的缺点,基于视觉跟踪技术利用牙齿实物模型和标记卡片实现了一种实物增强的三维交互界面,将多种交互任务与交互技术无缝融合在一起,物理空间和数字空间实现同步一致性.实验评估表明,这种交互方式能够让用户更有效地利用已有技能,以自然、直观的方式与虚拟对象进行交互.     

体系仿真分析中指控网络可视化表现系统研究

在界定了面向体系能力仿真分析的可视化表现基本概念的基础上,给出了面向体系能力仿真分析的指控网络模型的功能分析和可视化表现需求分析。按照可视化表现需求分析的基本内容和目标,首先研究了指控网络拓扑结构可视化表现方法,提出了一种拓扑图布局算法;其次,提出了行为的分层次可视化表现方法;再次,提出了交互的分领域可视化表现方法;最后,给出了仿真结果数据的图表可视化表现方法。在阐述了可视化表现系统具体实现方法和技术后,给出了指控网络可视化表现效果示意图,验证了该可视化表现方法的实用性。     

面向对象的交互显示和拾取模型研究

针对三维CAD／CAM系统可视化交互部分的实现，深入研究了可视化关键技术－－三维形体在计算机屏幕上显示和拾取的具体运行机制，采用面向对象思想构建了各自不同的模型框架，能够清楚高效地实现交互显示、拾取过程，简化系统结构，使系统具有层次性，易于维护，在此基础上，对显示和拾取进一步进行封装，合二为一，建立了两者统一的可视化数据模型，模型结构清晰，在面向对象环境下容易实现，体现了软件良好的封装性和复用性。     

融合复杂信息的地理虚拟环境用户界面

地理虚拟环境为地理空间交互式可视化提供了极大便利。与传统VE相比,复杂地理虚拟环境中所要处理的可视化数据在类型、结构和展现形式上有显著不同,对界面设计和交互技术也提出新的挑战。首先针对多维度、异构性的特点,提出抽象信息的显示与交互技术;然后针对大尺度、多比例复杂地理空间的特点,结合桌面环境交互需求,提出融合多种交互隐喻的混合交互技术;最后,介绍基于上述研究成果开发的虚拟矿山原型系统,验证了用户界面的可用性。     

面向流场可视化的沉浸式虚拟现实交互系统研究

针对基于二维显示交互环境的流场可视化应用由于深度信息不足导致交互效率较低的问题,引入虚拟现实技术,提出具备多样化交互方式的沉浸式流场可视化系统。该系统基于凝视与手势交互技术,设计并实现了基于用户手势的导航方法与三维交互控件,基于用户凝视与手势的沉浸式交互面板,以及基于可视化场景的沉浸式交互管理方法与基于可视化算法树的可视化网络管理方法,对用户交互进行了系统化管理,能够在沉浸式环境提供对典型流场可视化操作的全流程支持。用户实验结果表明：该系统能够在典型流场可视化场景下为用户提供高效、自然的交互。     

基于Skyline的空战仿真数据三维可视化回放研究

对空战仿真数据进行三维可视化回放,直观逼真地还原空战仿真过程,为用户了解空战过程中任意时刻、任意视角和任意目标的信息提供交互工具,对研究空战有着重要意义.设计了基于Skyline的空战态势三维可视化回放实现方法,并对空战仿真数据的压缩存取、目标的动态加裁,标牌显示、带轨迹变化的态势拖放等实现方法,实现了数据的三维可视化回放,并有效提高了态势回放效率.     

基于随机森林的中医数据可视化研究

中医诊疗研究引入机器学习方法存在交互性差和特征值离散性两大缺陷。引入基于随机森林(Random Forest,RF)的可视化技术,对原始数据进行基于RF的特征变换,使样本在新特征空间的类可分性增强;采用主坐标分析法对变换后的数据进行降维,将高维数据的关系信息变换到适合人类视觉认知的低维空间里;在低维空间里采用散点图和平行坐标图对数据进行可视化。在中医慢性胃炎数据集上的实验结果表明,通过RF处理后,各类数据聚集在不同的区域空间中,呈现良好的可分性。这些图形图像视觉信息能帮助用户准确理解数据集的分布规律以及隐含的发展趋势,进而深入探讨这些信息蕴含的中医学意义。     

组网雷达探测能力的并行计算与可视化方法研究

深入研究了并行计算与并行绘制相结合的并行框架构建问题。针对组网雷达探测能力的计算与可视化特点,在(PC)集群的基础上,构建了一个并行计算与可视化运行框架。该框架在并行计算中,采用八叉树分割的方法对组网雷达计算区域进行任务分配；在并行绘制中,采用sort-last的并行绘制机制。仿真试验结果表明,该运行框架能够有效地满足大规模组网雷达探测能力计算与可视化的应用需要。     

ProLIC:一种累进的矢量场可视化方法

矢量场可视化是科学计算可视化中最具挑战性的研究课题之一。基于纹理的线积分卷积(LIC)能够很好地显示矢量运动方向,但是计算耗时。本文利用LIC的并行性,提出一种累进的矢量场可视化方法 累进LIC(ProLIC)。ProLIC通过子场分割、子图交错和泼溅快速显示LIC略图,实现累进可视化。交互式ROI ProLIC快速显示兴趣区域,提高可视化效率。最后进一步拓展ProLIC,提出面向大规模三维矢量场可视化和面向网络可视化的Volume /Network ProLIC模型。     

可视化分布式自主深空探测器系统仿真

系统仿真是深空探测研究中降低风险和生产成本的有效手段之一,基于计算机三维实时动态显示技术以及分布式仿真技术,设计了可视化分布式自主深空探测器系统仿真体系结构,引入指令执行区间和加锁等待机制解决多线程间的协同。并以探测Ivar小行星为例,对其全过程进行了仿真,证实了此设计方案的可行性。为下一步深空探测研究的相关技术验证提供了一个初步的平台。     

气象数据标量场的建模与可视化研究

气象标量场的可视化仍有着许多效率、交互性和准确性上的欠缺。针对这些问题,提出基于多层次体绘制技术的显示方法,对空间场数据进行处理,形成三维空间网格,通过标量值与颜色值、透明度之间的动态映射,实现气象标量数据的三维动态可视化效果。针对传统MC(Marching Cubes)算法存在的插值方法不适用于气象数据,连接方式具有二义性的问题,提出MC算法的改进方法,完善了MC算法在气象可视化领域的不足。实验证明,体绘制能够快速逼真地仿真出气象数据的动态变化效果,改进后的MC算法则能使结果更加精确。     

基于改进的二维交叉熵及Tent映射PSO的阈值分割

最近提出的二维交叉熵阈值分割方法所依据的灰度级-平均灰度级直方图存在错分,且寻求最优阈值时,即使采用递推算法仍需遍历整个搜索空间,运行速度有待进一步提高。为此,本文给出改进的灰度级-梯度二维直方图,据此导出了相应的二维最小交叉熵阈值选取公式及其递推算法,并且采用改进Tent映射混沌粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法搜寻二维最优阈值。大量实验及与现有二维交叉熵方法的对比表明,所提出的方法在计算最优阈值时尽可能考虑了所有目标点和背景点,从而使分割结果更加精确;而求取阈值因只需遍历其中小部分解空间,使运行时间约减少到原来的10%~40%。     

基于鸟击事故征候预测的通用航空安全研究

作为民航运输的两翼之一,通用航空安全水平直接影响民机系统的安全。目前,对通航以及鸟击事故征候进行预测的研究较少,本文根据收集到的美国从事通用航空活动发生鸟击事故征候安全状况数据,采用长短期记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络模型对鸟击事故征候数据进行训练和预测。实验结果显示,与传统模型相比, LSTM模型具有更好的预测效果,精确度更高。基于此,提出了预测稳定性更好的LSMT-均方根误差(LSTM-root mean square error, LSTM-R)模型,为通用航空鸟击事故征候预测提供了手段和方法,加强了通用航空安全管理。     

大型引水工程施工三维可视化仿真系统研究

为了直观、逼真地描述大型引水工程各环节之间复杂的动态时空逻辑关系，提出了大型引水工程三维可视化图形仿真系统。首先，对引水工程三维可视化图形仿真系统进行系统分析，确定系统的开发模式，然后采集数据并进行了仿真计算，再将所得数据以数据库的形式保存并对数据库进行加工处理，将空间数据（矢量数据、形体数据等）和各种属性信息集成在一起，在这些数据库的基础上建立引水工程三维可视化仿真模型及模型库，以方便对模型进行高效的管理，开发了一个能科学、直观、逼真的表现大型引水工程施工的三维可视化图形仿真系统，为工程施工管理决策提供依据。     

一种快速生成预定地形高程数据的方法

针对分形、Perlin噪声不能精确生成预定地形高程数据的问题,先使用分形和高度面结合的生成方法在一定程度上控制生成地形的形状,接着利用一种基于二维高斯分布曲面的变形方法对地形进行变形,然后建立变形的目标函数和搜索空间,用四又分割树来减少搜索空间,并利用模拟退火法搜索出满意解来实现对预定地形高程的生成.最后提出一种基于顶点影响力分层的算法改进搜索效率,仿真实验表明,该方法快速有效的生成了预定地形.     

Lazy learner text categorization algorithm based on embedded feature selection

To avoid the curse of dimensionality, text categorization (TC) algorithms based on machine learning (ML) have to use an feature selection (FS) method to reduce the dimensionality of feature space. Although having been widely used, FS process will generally cause information losing and then have much side-effect on the whole performance of TC algorithms. On the basis of the sparsity characteristic of text vectors, a new TC algorithm based on lazy feature selection (LFS) is presented. As a new type of embedded feature selection approach, the LFS method can greatly reduce the dimension of features without any information losing, which can improve both efficiency and performance of algorithms greatly. The experiments show the new algorithm can simultaneously achieve much higher both performance and efficiency than some of other classical TC algorithms.     

基于Web的群体决策研讨信息自主可视化模型

在开放式群体决策研讨过程中,为了有效克服简单的文本记录方法和信息显示方式给群体交流带来的不便,克服在研讨过程中存在的“知识断层”和“信息过载”,改善交流效果并最终有效地辅助决策,需要探索集文本、音频和视频等多媒体为一体的研讨信息可视化显示方式。在分析群体成员对研讨信息可视化需求的基础上,提出了研讨信息自主可视化的概念,建立了基于UM L的群体研讨信息自主可视化模型。最后,给出了相应的实现模式和一个简单的群体研讨信息自主可视化平台示例。