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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。 相似文献
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基于VRML的人脑解剖结构三维可视化 总被引:4,自引:0,他引:4
以人脑核磁图像为基础,利用虚拟现实建模语言(VRML)对人体脑部结构进行三维重建,可以对感兴趣的脑结构的空间形状、空间位置有更加直观的了解,并可进行人机交互式的操作,从各个方向、各个角度对之进行交互式观察。原始数据来自MNI(蒙特利尔神经所),共有人脑核磁图像181层,层间距为一毫米。人工提取坐标点数据,共制作了人脑外部轮廓、脑室系统、苍白球、豆状核、丘脑、尾状核等结构的网格状模型和面状模型。 相似文献
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基于VRML的可视化虚拟场景生成工具的研究 总被引:15,自引:2,他引:15
构造和生成VRML虚拟场景的流行工具和国内的研究多保持在用VRML文本编辑器直接书写程序的方式上,研究通过在场景上的图形操作,非编程地生成VRML场景的实现方法,并开发了一个实用系统。该方法不需要用户了解VRML语法,生成过程方便快捷。 相似文献
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基于XML和关系数据库的可视化工作流系统 总被引:1,自引:0,他引:1
以实现一个具有可视化工作流设计和执行功能的工作流管理系统为目标,提出了一种将XML技术和关系数据库技术相结合、具有层次体系结构的工作流管理系统框架。介绍了工作流管理技术的概念、历史现状以及主要标准和技术,给出了系统的层次结构和系统组成,详细描述了系统的数据存储结构、工作流交接处理过程、XML解析方法以及利用客户端脚本技术实现工作流设计可视化的具体方法,最后在.NET平台上实现了该系统。实际应用表明,该系统能够有效实现企业项目管理中的工作流程管理。 相似文献
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根据模拟微观组织的Rappaz连续形核模型和晶粒的细胞生长法,对多晶体凝固过程中晶粒组织进行了三维建模。采用面向对象的计算机仿真技术,完成了晶粒的三维形貌仿真;并将由VC 6.0中生成的仿真结果自动转换为VRML2.0的场景文件;在浏览器中实现了三维仿真结果可视化。在PC机上实验表明,所构建的仿真模型较好地模拟了多晶体的三维形貌;从而为多晶体材料微观组织的研究提供一种三维数字化模型。 相似文献
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与陆地地形建模相比,水下地形的多分辨率建模是一个逆向的过程,它通过较为少量但非常有价值的数据来建立水下地形的拓扑结构。本文提出了一种对地形原始三角边的参数曲线描述方法,在此基础上根据对原始三角形的兴趣值通过分形的方法进行细化,研究实现了不同细化程度的相邻三角形公共边上的无缝连接,并开发实现了基于OpenGL的水下地形可视化应用系统。 相似文献
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一种基于现代GPU的大地形可视化算法 总被引:4,自引:0,他引:4
地形渲染在计算机游戏,飞行模拟和视景仿真等领域的应用越来越广泛,随着渲染场景复杂度的增加,每次需要绘制的地形数量也越来越庞大。同时,新一代的显卡绘制能力的不断增强,原有的许多地形渲染算法已经不能很好的满足用户需求。在总结现有算法的基础上,提出了一种基于现代GPU的地形渲染算法。该算法同样使用高程图作为地形数据,将地形分成很多小块,每次渲染时以块为单位,所有小块使用四叉树组织成一个层次化结构,不同层次的节点代表了不同细节层次的地形范围,并且采用了与Mipmap类似的细节简化方式,渲染时不需要对分块重新简化。为了保证CPU和GPU的负载平衡,将一些复用率高的地形分块缓存到显卡中,大大降低带宽需求。实验证明该算法可以更为充分利用图形处理器的加速能力,既能满足渲染精度要求也能达到一个较高的帧率。 相似文献
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基于复杂的虚拟战场环境仿真及三维游戏的高逼真度要求,多分辨率动态地形的实时可视化,近年来在国内外得到了普遍的重视和研究。在前期初步研究动态地形的表示及动态地形多分辨率实时可视化的基础上,基于ROAM静态地形算法的动态扩充,设计了弹坑实时可视化系统的仿真管理。并初步实现了战场环境中弹坑的实时可视化。 相似文献
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状态空间模型在区域森林景观生态经济研究中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
通过对江苏省溧阳地区森林景观进行生态经济研究 ,获取区域森林景观的生态经济特征数据的基础上 ,结合森林动态数据 ,根据研究对象的系统机理建立状态空间模型。该模型可用于进行综合生态经济评价及其规划。文中应用状态空间模型进行区域森林景观生态经济功能的多目标规划. 相似文献
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