斜角坐标系与周角坐标系组合构图形式研究

从理论上探讨了斜角坐标系与周角坐标系量化图形的组合形式,并详细阐述了两种坐标系的构图方法,从而为此类组合图形的实际应用提供了理论依据.     

曲轴坐标系构成原理及图形可视化意义

量化图形具有形象直观、一目了然的效果,很容易被读者所理解和接受,并能很快形成具体概念,实现地学量化信息的高效传输.曲轴坐标系作为量化图形展现的数学基础之一,它的创立突破了直轴坐标系的局限,把坐标轴选取的范围由直线轴扩展到曲线轴,引入了曲轴、曲率、轴向、曲向等图形变量,拓展了量化图形制图空间,丰富了量化图形表现形式,为地理数据的图形可视化表达提供了新的途径.探讨了曲轴坐标系的构成原理、构成条件及现有直轴坐标系的演化方法,说明了曲轴坐标系创立的制图意义.     

斜角坐标系与周角坐标系组合构图形式研究

从理论上探讨了斜角坐标系与周角坐标系量化图形的组合形式，并详细阐述了两种坐标系的构图方法，从而为此类组合图形的实际应用提供了理论依据。     

斜角坐标系量化图形的数学基础研究

从制图需要出发,论述了斜角坐标系的构成原理、计算公式以及与直角坐标系之间的换算关系等数学基础．从制图应用角度,对斜角坐标网的变形进行了深入分析,从而为绘制量化图形时,正确选择轴角,设计合适的斜角坐标系提供依据,以达到图形直观易读、对比性强的特点     

量化地图的坐标系统研究

若要提高量化地图的图形展现力,必须首先明晰量化地图的数学基础,它是表示数量信息的图形符号定位和设计的主要依据。本文系统分析研究了量化地图的数学基础,首次提出图形坐标系统,使量化地图的数学基础更加完善,为量化地图的图形展现打下了坚实的数学理论基础。     

斜角坐标系是化图形的数学基础研究

从制图需要出发，论述了斜角坐标系的构成原理、计算公式以及与直角坐标系之间的换算关系等数学基础。从制图应用角度，对斜角坐标网的变形进行了深入分析，从而为绘制量化图形时，正确选择轴角，设计合适的斜角坐标系提供依据，以达到图形直观易读、对比性强的特点。     

周角坐标系量化图形的全圆组合形式设计

以周角坐标系的全圆坐标网形式为例，阐明周角坐标系量化图形的六种组合功能，创新和丰富了全圆坐标网的构图功能，进一步地增加了图形的信息量，为开发和利用周角坐标系全圆坐标网的组合功能奠定了理论基础     

大信息空间的可视化方法

对信息可视化的概念、意义及应用领域作简要叙述 ,给出了用图形来构造信息可视化的描述模型以及信息可视化在动态排序算法和数据结构栈中的应用实例 .讨论了大信息空间可视化的 2种方法—在线绘图和簇绘图 ,并指出它们各自的适用范围 .     

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.     

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.     

Design Pattern Mining Using Graph Matching

The identification of design pattern instances is important for program understanding and software maintenance. Aiming at the mining of design patterns in existing systems, this paper proposes a subgraph isomorphism approach to discover several design patterns in a legacy system at a time. The attributed relational graph is used to describe design patterns and legacy systems. The sub-graph isomorphism approach consists of decomposition and composition process. During the decomposition process, graphs corresponding to the design patterns are decom-posed into subgraphs, some of which are graphs corresponding to the elemental design patterns. The composition process tries to get sub-graph isomorphism of the matched graph if sub-graph isomorphism of each subgraph is obtained. Due to the common structures between design patterns, the proposed approach can reduce the matching times of entities and relations. Compared with the existing methods, the proposed algorithm is not linearly dependent on the number of design pattern graphs.     

基于多维数据列向量2D图表示的多维筛可视化组合分类器

提出一种新型的可视化组合分类器--多维筛分类器.该分类器集成了属性数据的2D图表示、图像处理与模式识别技术.其根本思想是将数据矩阵的属性数据映射为2D多元图,然后将多元图通过像素图及图像处理技术转换为子分类器,利用组合分类器规则将各子分类器构成多维筛可视化组合分类器.通过引入交互式方法,选择最优多元图用于分类.通过对Iris数据集的分类试验表示,散点图多维筛与极坐标多维筛的分类精度可以达到98.67%和97.33%.     

GIS技术在水上加油站信息可视化管理中的应用

针对传统管理信息系统只能以纯粹的数据表格、窗体和简单的曲线向管理者和使用者反映系统中实体信息的弱点,将地理信息系统技术应用于水上加油站信息的可视化管理和统计分析,对水上加油站地理分布、吨位、数量、种类等重要信息进行地理信息系统转化和管理,以专题地图和统计图的可视化形式再现这些实体信息,并对其进行大量的对比分析.绘制地理信息系统矢量地图,并建立水上加油站地理位置图,同时生成原始数据表;运用SQL查询和选择、制作统计图、创建专题地图等功能,对信息进行提取、统计、分析,最终实现结果可视化.     

LMGS吸引子混沌特征的定量观测

对孙海坚等人给出的Logistic映射图形集(theLogisticMapGraphSet,简称LMGS)的定义进行了扩展,并利用扩展的LMGS的定义构造出许多美丽的2DLMGS图形·这些美丽的图形根据其生成方式不同,可分成两类图形和吸引子·本文探讨了图形与吸引子之间的联系,发现图形的边缘与其对应的吸引子相似;并由一维可观察量计算系统混沌定量判据的方法,计算了吸引子的Lyapunov指数和关联维数,结果表明吸引子具有混沌动力学特征     

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。     

最大公共子图的约束符号求解方法

【目的】探索求解两个图最大公共子图的方法。【方法】建立最大公共导出子图的软约束满足问题(Soft CSP)模型,提出代数决策图(ADD)的符号求解算法。首先,分别对两个图中的变量和值域进行编码,完成两个图的ADD表示;其次,基于深度优先分支定界算法的思想,利用符号ADD的相关操作,实现对最大公共导出子图的求解。【结果】算例结果表明,该方法准确可行。【结论】该方法能有效缩减搜索空间,从而提高问题的求解效率。     

基于GIS的区域专题地图制作——以重庆市人口密度图为例

基于GIS的区域专题地图的制作，是实现区域地理信息可视化的一种重要手段．用该方法编制的区域专题地图，具有“主题鲜明、图面美观、制作简单、经济实用”等特点，应用十分广泛．以ArcGIS9．3软件作为处理平台，以《重庆市人口密度图》的制作为例，介绍了从数据收集、矢量化、属性数据输入与处理直至整饰成图、地图输出的整个专题地图制作的主要过程，以期为编制区域专题地图提供一定参考．     

基于知识图谱的社交网络用户行为研究进展

社交网络包含复杂的结构信息与丰富的语义信息.互联的多类型数据,实体对象的行为关系等问题的研究面临极大的挑战.知识图谱旨在处理用户数据知识及行为信息,发现事物、概念与实体对象间的复杂联系,使事物间关联关系得到清晰说明.首先介绍知识图谱基本知识;其次基于知识图谱,在社交网络中,可视化表示用户的行为关系,对其中的行为知识抽取...