基于SOM的多维信息可视化研究

处理数量巨大且富含多维信息的数据正成为人们关注的热点,可视化技术为分析和处理海量信息提供了新的手段.SOM能够通过自组织的方式实现高维数据的降维.本文介绍了基于SOM法的多维信息可视化技术.该方法先通过SOM矢量量化法建立原型矢量,然后通过SOM的批量训练实现降维,并用多维比例缩放法实现降维后的数据在低维空间坐标上的投影.在此基础上,分别阐述了地图网格映射、基于聚类的可视化和基于变量的可视化3种可视化方法.论文最后用SOM方法对2003年中国非典的多维信息进行了可视化分析,验证了该方法的实用性.     

改进星形图和超维树在健康信息系统中的应用

信息可视化主要应用于没有几何属性的抽象信息,揭示信息之间的关系和信息中隐藏的特征.介绍了几种典型的多维数据的信息可视化和交互方法,提出了用星形图技术和超维树技术对人体健康多维数据进行可视化的设计方法,给出了可视化结果.研究成果可以应用到环境,医学,体育和游戏等多个领域.     

多媒体仿真可视界面设计技术

建立以人为中心的和谐的人－机环境是开发信息系统和仿真系统的关键之一。为了充分利用多媒体信息,需要建立多维信息内容表征模型,拓宽人－机交流渠道,努力开发多模式的界面。为此详细论述了多媒体仿真系统的界面设计要点,包括考虑了人的观察模式和行为不确定性的多媒体信息内容表征、多维信息模型以及结合视频、语音、文字、手势等交互手段的多模式界面的设计方法。以建筑工程领域多媒体仿真的应用为例,还提出了围绕科学数据可视化和时基媒体（视频、音频等）内容表征的具体设计思路。     

数字化火控系统中信息可视化技术的应用

利用多维信息可视化的设计方法对新型数字化火控系统进行信息处理,即采用平面投影法和信息层次化两种多维信息可视化方法对火控系统进行数据分析处理.建立了可视化模型,根据可视化技术中隐喻的设计思想设计图形元,同时从人机工程的角度考虑,借助了颜色、语音、图标、图形、图像等多模式表示方法.采用面向对象的编程技术,开发出集成化且形象、直观的可视化人机交互平台.     

工程多维集成管理研究现状分析及其技术实现

对国内外建筑工程多维集成管理的研究进行回顾和总结,对研究现状进行分析.目前,建筑工程多维集成管理的研究主要集中在产品建模和可视化、过程建模和分析及协作和交流等方向,研究的基础是建筑工程生命期内信息的创建,研究核心是信息的管理和共享过程,研究所需解决的关键问题是揭示其理论机理及其模型构建.在此基础上提出未来工程多维集成管理技术实现的方法,基于参数化建筑工程数据模型建立的可计算的信息、协同数据标准和标准商业模式成为解决方案的研究重心.     

装备保障指挥可视化系统的设计与实现

利用多维信息可视化的设计方法对装备保障指挥进行处理。简单介绍了可视化技术中隐喻的思想,开发工具的选择,建立了可视化模型,设计出了装备保障多维可视化系统模型,并实现了装备保障指挥过程中的一个实例——保障进度的可视化。     

基于B^＋树的复杂生态信息存储结构模型

针对复杂生态信息的存储与管理问题,提出一种基于B 树的多维层次聚集立方体存储结构模型。通过将d维数据空间构建成多维层次式B 树,并节点进行压缩的二进制维层次编码,在此基础上实现了模型的快速查询、数据更新与模式更新算法。与传统的Data Cube相比,MH-Cube具有较好的查询与更新功能。生态数值实验表明,模型可为复杂生态信息的存储与管理提供较好的解决方案。     

大坝监测信息的多维时空可视化

为全面准确地掌握大坝监测数据的时空分布规律,利用可视化技术,首先提取坝体轮廓、测点及测值信息并进行维度分类,然后将信息进行时空插值连续化处理,空间上以色彩、距离表现信息,时间上不断更新,最终形成多维空间的信息可视化场量.应用结果表明,此方法能更直观地表现坝体信息的时空状态,便于观察、浏览和理解信息,发现大坝监测数据隐藏的规律和模式,可为坝体运行状况和结构寿命的分析评判提供形象的依据.     

改进平行坐标系框架下的多维电磁态势展现

针对传统三维空间显示框架难以对电磁态势中多个维度信息进行有效可视化展现的问题,提出了一种基于改进型平行坐标系框架的多维电磁态势展现方法.对传统的平行坐标系方法进行了改进,提出了数据项拟合、定量映射、自适应时间滑窗、空间精确划分4个部分的算法理论模型.其中基于贝塞尔曲线的数据拟合用以解决各维度间数据项连接时的数据遮蔽混淆以及电磁态势各个维度之间信息关联不清晰的问题.为了将电磁态势的多个维度的信息定量映射到平行坐标系中,提出并设计了电磁态势基本维度的量化策略方法模型;提出了自适应步长的时间滑窗机制,能够有效调整电磁态势展现时间间隔,使其能够充分适应电磁环境的动态变化;设计了针对空间区域划分精度的目标函数,基于此定量分析了空间离散化的准确度和时间开销之间的关系.实验结果表明改进后的平行坐标系方法能够快速、有效地展现复杂的多维电磁态势信息,提出的贝塞尔曲线绘制能够优化显示总体电磁态势中的重要维度的信息,以更清晰、更精确、更便于理解的方式展现复杂电磁态势数据的分布特征和关联关系.     

试论影视动画场景设计中多维信息空间的实现

随着时代的发展,人们的生活水平逐步提升,对影视动画的要求也越来越高。影视动画场景设计现已被上升为一种艺术造诣,在实践中强调画面间强烈的反差,以印证故事情节。由于过去影视动画场景设计模式偏向单一,因此多维信息空间用影视动画场景设计中的运用开始提上日程。由于该技术尚不成熟,因此本文将从多维信息空间的慨念出发,来深入探讨影视动画场景设计多维信息空间的实现,以期对实践有所裨益。     

Multi-Dimensional Traffic Flow Time Series Analysis with Self-Organizing Maps

The two important features of self-organizing maps （SOM）, topological preservation and easy visualization, give it great potential for analyzing multi-dimensional time series, specifically traffic flow time series in an urban traffic network. This paper investigates the application of SOM in the representation and prediction of multi-dimensional traffic time series. Ffrst, SOMs are applied to cluster the time series and to project each multi-dimensional vector onto a two-dimensional SOM plane while preserving the topological relationships of the original data. Then, the easy visualization of the SOMs is utilized and several exploratory methods are used to investigate the physical meaning of the clusters as well as how the traffic flow vectors evolve with time. Finally, the k-nearest neighbor （kNN） algorithm is applied to the clustering result to perform short-term predictions of the traffic flow vectors. Analysis of real world traffic data shows the effec- tiveness of these methods for traffic flow predictions, for they can capture the nonlinear information of traffic flows data and predict traffic flows on multiple links simultaneously.     

信息可视化研究综述

信息可视化是可视化技术在非空间数据领域的应用,可以增强数据呈现效果,让用户以直观交互的方式实现对数据的观察和浏览,从而发现数据中隐藏的特征、关系和模式。可视化应用非常广泛,主要涉及领域:数据挖掘可视化、网络数据可视化、社交可视化、交通可视化、文本可视化、生物医药可视化等等。根据CARD可视化模型可以将信息可视化的过程分为以下几个阶段:数据预处理;绘制;显示和交互。根据SHNEIDERMAN的分类,信息可视化的数据分为以下几类:一维数据、二维数据、三维数据、多维数据、时态数据、层次数据和网络数据。其中针对后4种数据的可视化是当前研究的热点。多维数据可视化方法主要包括基于几何的方法、图标方法和动画方法等。基于几何的可视化方式中最经典的就是"平行坐标系"方法。平行坐标系(parallel coordinates)使用平行的竖直轴线来代表维度,通过在轴上刻划多维数据的数值并用折线相连某一数据项在所有轴上的坐标点展示多维数据。平行坐标系方法能够简洁、快速地展示多维数据,发展出很多改进技术。但是当数据集的规模变得非常大时,密集的折线会引起"视觉混淆"(visual clutter),处理方法包括维度重排、交互方法、聚类、过滤、动画等。其他基于几何的方法包括Radviz方法使用圆形坐标系展示可视化结果;散点图矩阵(scatter plot matrix)将多维数据中的各个维度两两组合绘制成一系列的按规律排列的散点图。基于图标的可视化方法用具备可视特征的几何形状如大小、长度、形状、颜色等刻划数据,代表性的方法包括星绘法和Chernoff面法等。动画方法用于可视化中可被用来提高交互性和理解程度,其缺点包括可能分散注意力、引起用户的误解、产生"图表垃圾"等。时间序列数据是指具有时间属性的数据集,针对时间序列数据的可视化方法如下:线形图、堆积图、动画、地平线图、时间线。层次数据具有等级或层级关系。层次数据的可视化方法主要包括节点链接图和树图2种方式。其中树图(treemap)由一系列的嵌套环、块来展示层次数据。为了能展示更多的节点内容,一些基于"焦点+上下文"技术的交互方法被开发出来。包括"鱼眼"技术、几何变形、语义缩放、远离焦点的节点聚类技术等。网络数据具有网状结构。自动布局算法是网络数据可视化的核心,目前主要有以下3类:一是力导向布局(force-directed layout);二是分层布局(hierarchical layout);三是网格布局(grid layout)。当数据节点的连接很多时,容易产生边交叉现象,导致视觉混淆。解决边交叉现象的集束边(edge bundle)技术可以分为以下几类:力导向的集束边技术、层次集束边技术、基于几何的边聚类技术、多层凝聚集束边技术和基于网格的方法等。其他研究热点包括图形的视觉因素研究、自适应可视化研究、可视化效果的评估等。视觉因素对于可视化效果的影响,如位置、长度、面积、形状、色彩等影响已经引起很多研究者的注意。色彩是视觉因素的重要组成部分,研究主要集中在颜色选择的原则和交互系统中。这些原则基于数据类型、类的数量、认知约束等。自适应可视化可以提高信息可视化的适应性。研究成果分为以下几类:自适应可视化展示、自适应资源模型、自适应用户模型。自适应可视化展示是指根据用户的特征自动为用户提供多种展示类型,自动选择可视化内容及布局的形式,自动调整可视化的元素等。自适应资源模型反映了对硬件和软件的利用以提高可视化性能。自适应用户模型通过显示用户模型的内容并让用户能够编辑,从而让用户能够控制模型的内容。当前关于信息可视化评价的研究较少,少量研究也没有提出直接和通用的可视化的评估方式,需要对信息可视化评价的理论基础、方法和应用做深入的研究。可视化技术与应用还应该继续向以下4个方面努力:直观化、关联化、艺术化、交互化。信息可视化技术的发展方向是协同(collaboration)、分析过程(analytics)、计算(computational)和意会(sense-making)。未来研究方向可以包括以下几个内容。信息可视化和数据挖掘的紧密结合。为提高处理海量数据时的速度和效率和解决视觉混淆现象;必须运用数据挖掘的公式和算法,对数据分析的过程及结果进行可视化展现。协同可视化。协同可视化领域的研究方向可以包括可视化接口设计、基于Web的可视化协同平台开发、协同可视化工作的视图设计、协同可视化中的工作流管理及协同可视化技术的应用等。更多领域的应用技术开发。包括统计可视化:需要研究使用几何、动画、图像等工具对数据统计的过程和结果进行加工和处理的技术;新闻可视化:对新闻内容进行抓取、清洗和提取和可视化展示;社交网络可视化:可视化方式显示社交网络的数据,对社交网络中节点、关系及时空数据的集成展示。搜索日志可视化:针对在使用搜索引擎时产生的海量搜索日志,可视化的展现用户的搜索行为、关系和模式等。     

集装箱多式联运的多维数据分析与数据挖掘

在对集装箱多式联运各环节进行深入分析基础上,基于雪花型架构构建了多式联运多维数据库,在此基础上对其进行多维数据分析,进而对多维数据库中的数据进行了数据挖掘.前端展示证明了该技术运用子集装箱多式联运信息处理的可行性和有效性,可为集装箱多式联运提供决策支持.     

基于多元统计图的信息融合方法及应用研究

信息融合是一种认识和研究复杂巨系统的新的思维方式。本文在分析多元统计图信息融合一般过程及几种多元描述统计图的基础上，提出改进型雷达图表示方法，进而提出了基于改进型雷达图的信息融合方法，并将其应用于秦皇岛城市创新能力实证分析。     

基于数据挖掘的远程教育系统多维数据模型构建

随着电子信息技术的高速发展,人们积累的信息量急剧增长,采用数据挖掘技术便可从大量的信息中提取有价值的知识．数据挖掘技术广泛应用在电信、农业、金融、生物、化工、医药等领域．本文主要探讨将数据挖掘技术引入远程教育系统中,并运用数据挖掘技术构建起远程教育系统中各种多维数据模型．     

基于多维度注意力机制和复数Conformer的单通道语音增强方法

为提高被噪声干扰的语音的可理解性和语音质量,针对用于语音增强的深度复数网络对语音复数谱中关键声学特征提取不充分、关联信息建模不合理的问题,提出了基于多维度注意力机制和复数Conformer的单通道语音增强方法(SE-MDACC)。在复数U-Net架构下引入复数Conformer,对语音幅度和相位的相关性进行建模;利用多维度注意力机制,构造更加丰富的特征来增强卷积层的表示能力;在残差连接中加入注意力门控机制强化重构语音的细节信息。实验结果显示,相比于深度复数卷积递归网络,SE-MDACC的客观评价指标语音质量感知评估和短时客观可懂度分别提升15.299％、1.462％,表明SE-MDACC可充分提取语音声学特征并对幅度和相位相关性进行合理建模,有效提升语音质量和可理解性。     

决策支持系统中OLAP的设计与实现

目的设计和实现对数据仓库中的信息进行决策分析的OLAP。方法以零售企业销售预测为切入点,研究决策支持系统中OLAP的设计。结果建立了用来进行OLAP分析的多维数据集,并对多维数据集中的数据用切片、切块、钻取和旋转等方式进行分析,用MDX多维查询语言对多维数据集中的数据进行复杂查询,提出了对OLAP分析数据展现的3种解决方案。结论在研究决策支持系统中OLAP的基础上,建立和实现了对数据仓库进行决策分析的OLAP。     

城市三维地质信息系统的目标、功能与架构

利用现代信息技术构建一个集城市地表、地上、地下多雏、动态空间信息于一体的大型综合性三维地质信息系统是解决当前我国城市发展所面临的一系列地质问题的关键，该系统集信息输入、数据库管理和三维地质数据可视化分析功能于一体，并在此基础上实现城市地质环境常规分析评价、动态监测功能以及城市地质信息的Web发布和增值信息服务．在具体实现时，采用多层体系结构建立系统的总体架构，充分利用C／S、B／S结构各自的特点和优势，实现对海量空问地质信息的高效处理。     

基于U-Net多尺度和多维度特征融合的皮肤病变分割方法

针对皮肤病变区域尺度不同和形状不规则,传统U-Net网络方法缺乏从不同尺度分析目标的鲁棒性,并在提取图像高层语义特征时丢失部分空间上下文信息而影响后续分割精度等问题,提出一种基于U-Net多尺度和多维度特征融合的医学图像分割方法.首先,用空洞卷积融合不同尺度的空间上下文信息;其次,用通道上下文信息融合模块提取特征图各通...