多维数据的信息可视化方法及应用研究

将多维数据可视化可以帮助人们在有限的时间内快速理解和分析复杂的海量数据集,为决策提供依据.介绍了几种典型的多维数据可视化和交互方法;提出了用平行坐标和星形图技术对人体健康多维数据进行可视化和可视分析的设计方法,给出了可视化和分析结果,应用结果表明了这些方法有效性;本文介绍的多维数据可视化方法可应用于医学.金融.通信等多个领域.     

基于平行坐标的多视图协同可视分析方法

平行坐标和散点图矩阵技术是多维数据可视化和可视分析的主要技术,然而在数据较为杂乱时,这些技术都存在局部信息无法清晰展现的缺陷.结合平行坐标和散点图矩阵等技术,提出了一种简单、快捷的多视图协同可视分析方法.该方法用在平行坐标中嵌入直方图等统计方法来解决局部可视化的缺陷,通过融合不同技术的优点,从不同的角度对多维数据进行可视化和可视分彳,从中挖掘出有价值的信息.将该方法应用到农药残留检测数据的分析中,取得了良好效果.     

基于雷达图表示的多维数据可视化分类方法

傅立叶描述子是分析和识别物体形状的重要方法之一.基于雷达图表示多维数据的原理,提出了一种利用傅立叶描述子识别雷达图形的可视化数据分类新方法.该方法采用多元统计中的雷达图表示多维数据,不同模式类别的多维数据构成不同形状的雷达图多边形.在此基础上,给出基于极半径函数的傅立叶描述子来描述和识别雷达图的边界曲线特征.运用概率神经网络,以傅立叶描述子为输入特征向量完成自动识别雷达图形.实验结果表明这种分类方法有良好的分类精度,可与传统分类器性能相比.     

航天测控中时空数据的可视化技术研究

多维时空数据的可视化是信息可视化领域一个深受关注的问题.首先分析了时空数据的构成要素和特点,在此基础上通过在空间模型中引入时间的概念,研究了基于事件的时空数据模型,并进一步提出了几种时空数据的可视化方法,包括基于空间时间线的方法、基于三维z轴时间线的方法和将屏幕时间线与几何空间相关联的方法,最后进一步探讨了时空可视化方法在航天测控领域的应用.     

基于激光扫描数据的三维可视化建模

利用地面三维激光扫描仪获取的空间数据,进行了三维空间地物可视化建模研究,提出了利用地面固定激光扫描数据建立建筑物三维可视化模型的框架。针对激光扫描数据的特点进行了地物分离和降噪处理,提取目标建筑物,去除测量噪声和遮挡物;应用平面分割和Hough变换对目标物识别并提取特征点、线、面,进行目标建筑物立面整体匹配纠正,在此基础上,对原始测量数据进行重新采样和多站点拼接配准,得到正确的、完整的目标建筑物立面信息;通过构建三角网建立三维表面模型,通过进行纹理映射实现三维模型可视化表达。试验结果表明,利用上述方法可以有效地处理三维激光扫描获取的空间点位数据,实现对建筑物快速三维可视化建模。     

基于GIS的信息可视化方法及应用研究

介绍和分析了基于GIS(地理信息系统)的信息可视化方法,包括比例符号图(Proportional symbol maps)、地区分布图(Choropleth maps)和统计图(Cartograms maps)。给出了比例符号图和地区分布图的实现方法,将其应用于全国农药残留检测结果的可视化中,实现了基于比例符号图的定性结果可视化、基于地区分布图的定量结果可视化以及基于直方图的时间序列数据可视化,将这三种图集成在同一窗口中,配以鼠标悬停提示、鼠标点击过滤等交互技术,实现了上述三种图及所选数据之间的交互和联动。上述可视化结果可帮助专业人员和决策者快速理解和分析全国农药残留的分布情况,为正确决策提供帮助。     

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。     

二次映射和遗传算法用于鉴别可视化特征提取

多元数据图表示是高维数据可视化最简单的一种处理方法.从多元数据的雷达图中提出了一种图形特征-可视化重心特征.由于雷达图与数据的特征排序有关,导致可视化特征深受特征排序影响,提出了利用二次映射计算出所有特征排序下的可视化特征,基于遗传算法再从中选择出具有鉴别能力的可视化特征.葡萄酒、乳腺癌和糖尿病等UCI真实数据集的实验结果证实了我们的想法,最佳分类错误率分别达到了0%、1.61%和20.7%,优于报道的常用的分类性能,优于传统的鉴别特征提取方法.     

工程分析数据沉浸可视化的关键技术研究和应用

对工程分析数据进行可视化是产品设计师洞察所设计产品性能的有效途径,而目前的商品化CAE软件的可视化功能在交互方式存在局限性,用户难以感知大型复杂模型中较隐蔽的细节信息,从而大大约束了对产品和物理现象的观察。本文提出了一种创新的结合虚拟现实技术的工程分析数据可视化方法,将虚拟现实技术和工程分析数据的可视化有机结合起来,给出了该方法的实现原理并探讨了其中的一些关键技术,从而建立了各工程分析软件与虚拟现实环境之间的联系,最后在Powerwall虚拟现实系统上进行实例验证,并应用在工程实践中。     

系统思想在管道运输泄漏监测、精确定位中的应用

从开放系统能量交换的角度,依据网络图论中的连续性原理,运用一体化建模／仿真技术对管道运输泄漏监测、精确定位进行了研究． 提出了一种新的泄漏检测、精确定位方法——压力点分析（ＰＰＡ）法和采集数据与实时仿真相关分析法相结合的方法．     

网络信息空间双系统集成模式研究

数字地球揭示了网络信息空间的新型系统特征 ,地理信息系统 (GIS)与社会公共信息系统 (PIS)双系统互嵌集成模式使网络信息空间具有了可视性与对称性 ,这一模式对于数字城市和电子商务的系统设计具有实际意义     

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。     

基于小波和多维泰勒网动力学模型的金融时间序列预测

提出建立多维泰勒网动力学模型及参数辨识方法, 和基于小波多维泰勒网模型的金融时间序列预测方法. 利用Mallat算法将金融时间序列分解成一个低频信号和若干个高频信号; 对不同频率的时间序列建立多维泰勒网动力学模型; 通过共轭梯度法训练模型参数, 并进行预测; 将各模型的预测结果进行叠加, 得到原始序列的预测值. 实验结果表明, 这种金融时间序列预测方法具有较高的预测精度和预测方向正确率.     

基于AR技术的多人互动地球仪系统

为解决地球大数据因具有多源、高维、时变和海量等特征而难于理解和分析的问题,提出一个基于AR的多人互动地球仪系统。融合AR技术的系统架构,实现虚拟信息与实物地球仪无缝叠加的虚实结合效果;设计了数据可视化展示方案,实现对地球大数据在三维立体空间中的可视化展示;提出了一种轻量级的多人多终端协同机制,提高系统的实用性和趣味性。该系统不仅为探索地球奥秘提供了新手段,也为向公众进行科普教育、从多个角度认识地球、解读地球大数据提供了新方式。     

基于CAD数据的3D场景建模及演示技术研究

传统的几何建模方法建模过程复杂，真实感差。提出了一种基于CAD数据的场景建模方法，使用已有的CAD数据构建场景的三维模型和二维电子地图，具有建模速度快而准确的优点；研究了多维信息综合演示系统的开发方法及关键技术，并基于MFC和OpenGVS开发了一个多维信息综合演示系统，实现了二维GIS、三维场景以及音频、视频、图片、文本等多媒体信息的集成，使用户漫游时可以在2D地图及3D场景之间平滑切换，避免漫游时迷失方向。研究成果可应用于城市仿真、奥运场馆等的场景建模及演示。     

一种用于实时可视化的海量地形数据组织与管理方法

针对海量地形数据实时可视化，提出了一种瓦片金字塔模型和线性四叉树索引相结合的地形数据组织方法，利用视景体裁剪、基于分辨率测试的目标瓦片快速搜索算法和瓦片请求预测机制实现了场景数据的动态管理。实验结果表明，该研究成果能够实现真实感海量地形数据的实时可视化与交互操作。     

分布式虚拟地形场景仿真研究

随着分布式虚拟GIS在仿真和军事中的应用需求，大范围，海量地形数据在网络环境下实时绘制技术成为GIS研究的重点之一。主要探讨了大范围、海量地形数据在网络环境下的分布式数据组织，基于服务器和客户端多级地形LOD模型的三维地形场景的实时交互绘制方法，最后通过实验系统对上述方法进行了验证，实验表明采用该方法建立的分布式虚拟地形场景，能有效减少网络传输的数据量，并且符合人对地形场景的观察习惯。     

战略模拟情报分析与信息可视化服务研究

从原有的按需信息服务的概念出发，分析了战略模拟对情报分析、信息可视化服务的内在需求，提出将情报分析与信息可视化服务引入到战略模拟系统的按需信息服务结构中。在此基础上设计了基于SMART引擎的原型系统，并就该系统的主要功能进行了阐述。     

基于决策偏好信息的n维Pareto前沿可视化

针对现有可视化技术不能有效显示高维多目标优化问题的难题,提出了一种基于决策偏好信息的n维图表可视化技术。首先,针对两种不同的决策情况分别提出对应的目标信息共享机制;然后,根据目标共享信息将分层后的Pareto前沿,通过子图表进行绘制,有效显示了各维目标数据信息、性能优劣变化趋势和决策者的偏好信息。基于此思想设计了可视化模型并通过实验加以分析,达到了方便决策者对Pareto最优解集进行分析和决策的目的。     

一种基于图形硬件的海量地形实时可视化算法

利用基于图形硬件的地形可视化算法—Geometrical Clipmap算法的基本思想,简化了算法的实现细节,讨论了算法的纹理映射处理方法,同时使用了一种更为快速高效的视锥体裁切方法和裂缝消除技术,进一步提高了绘制速度。并利用该算法结合金字塔多分辨率层次模型以及多线程动态调用机制,实现了海量数据的实时可视化。