面向火电控制系统辨识的循环神经网络可视分析

针对火电控制过程产生的数据连续性强、复杂度高,循环神经网络模型行为与实际控制过程难以建立语义关联,不能直观地进行模型的调试、优化和语义上的分析等问题,将可视分析技术引入面向系统辨识的循环神经网络建模过程中,提出可视分析系统iaRNN.首先,通过可视化隐藏单元激活值分布与覆盖范围设计模型评估组合视图,支持内外结合多方面评价模型性能;然后,从时序关系演变和敏感性分析等角度设计可视化视图,以支持探索模型对控制参数的响应行为;最后,基于序列符号化和聚类分析提出了一种用于探索强时序依赖的实值时间序列与隐藏单元关联模式的可视化方法.使用电厂真实数据进行案例分析,验证了iaRNN在辅助用户理解模型工作机理和诊断模型缺陷方面的有效性.     

基于工况划分的大规模电厂机组控制数据可视化探索

对电厂控制过程中的历史数据进行有效展示与探索,能帮助用户快速深入理解机组的运行状况.由于历史数据涉及时间跨度长,具有多尺度和高密度的特点,并且包含高维多元的复杂参数集合,为可视化设计带来了很大挑战.从机组运行工况和参数相关性角度研究时序数据空间和高维参数空间的集成可视化映射方法,设计了多角度概览视图和多分辨率层次化工况视图用于导航机组的整体运行状态,有效地支持多层次运行工况的展示与探索;然后,设计了高维多元参数分层导航视图,实现了机组参数的灵活筛选和过滤,并与工况视图联动支持用户对不同时段和不同系统层级的参数特征进行探索.基于上述方法,开发了可视化工具iDCS,并将其应用于实际机组控制数据的可视化与分析中,验证了该系统的有效性和适用性.     

中华菜系饮食数据可视分析

饮食文化是中华文明的重要组成部分,对饮食文化中八大菜系的探究有助于传承和弘扬中华文明.为了向人们进行合理的食谱推荐,提出一个可视分析系统DietVis.首先,设计一种用于表达菜系多维属性的新颖视图,帮助用户分析菜系构成特征;其次,通过对食谱的食材构成和烹饪手法等进行聚类分析,让用户可以多角度地探究食谱间的关联;并结合食谱搭配的关联规则进行推荐,以满足不同用户的检索需求;最后,通过多视图联动构建出完整的饮食数据可视分析系统,支持用户在多层面对菜系及食谱进行探索和对比分析.通过案例分析和用户评估实验,采用李克特量表对调查问卷进行分析,验证了可视化视图的有效性以及系统的实用性.     

面向微博主题的可视分析研究

随着微博的发展,其影响力日益增大,对微博主题内容进行分析具有重要的价值.主题模型技术能够从文本数据中提取主题,但是,由于微博文本短、随意性大、信息量小等特点,微博主题的分析具有一定的难度.提出了一个微博主题可视分析系统,利用多种互相关联的视图与丰富的交互手段,支持用户对主题模型结果进行分析与探索.系统结合了微博数据的特点,引入微博用户与时间因素,支持分析者从多角度对微博主题进行全面分析.系统支持用户在主题可视分析的基础上,通过交互操作对主题进行编辑,从而改进主题模型,提高模型的准确性和可靠性.案例分析结果表明,提出的系统可以有效地帮助用户分析微博主题和修正主题.     

基于层次狄利克雷过程的交互式主题建模

随着信息技术的快速发展,大量的文本数据产生、被收集和存储.主题模型是文本分析的重要工具之一,被广泛地应用于分析大规模文本集.然而,主题模型通常无法直观而有效地结合用户的领域专业知识对模型结果进行修正.针对这一问题,提出了一个交互式可视分析系统,帮助用户对主题模型进行交互修正.首先对层次狄利克雷过程进行了改进,使其支持单词约束;然后,使用矩阵视图对主题模型进行展示,并使用语义相关的词云布局帮助用户寻找单词约束,用户通过添加单词约束迭代优化主题模型;最后,通过案例分析及用户研究来评价该系统的可用性.     

面向异构信息嵌入模型的交互对比可视分析系统

为理解不同异构网络嵌入模型之间的差异,并解决评估异构网络嵌入模型所存在的定性分析复杂且隐藏的问题,对比分析方法首先应统一模型的评估指标和任务,然后训练模型以获取模型训练过程中的大量参数和特征信息,并保留完整且非均值化的评估结果进行可视化.基于模型参数和特征数据,设计并实现一个交互对比可视分析工具——HINCompare,包括基础评估指标的分布概览和推荐结果对比视图,以及模型嵌入过程中融合的局部拓扑结构特征视图.该工具支持探索模型中不同特征聚合方法所存在的共同模式和不同架构的模型之间的差异.此外,HINCompare通过热力图展示了用户在电影类型和年份上的偏好特征,可结合推荐结果的上下文信息进行分析和评估,解决推荐中的黑盒问题,提供推荐结果的来源信息,增加可解释性.最后,通过真实的豆瓣电影数据验证了系统的有效性.     

全局优化视角下的有色冶金过程建模与控制

为提高生产效率、降低能源消耗、减少环境污染,需要对有色冶金过程进行建模,在系统模型的基础上,通过控制与优化技术,使过程系统运行在最优工况.本文以几个典型有色冶金过程为背景,阐述有色冶金过程建模、控制与优化三者之间的内在关联;从科学研究层次的角度上指出建模、控制与优化分属于不同层次的问题,且从方法论的角度指出建模、控制分两步进行:选择模型结构和估计模型参数、选择控制器结构和整定控制器参数,有色冶金过程系统模型、控制器的结构和参数确定问题均可以看成是非凸优化问题;探讨了全局优化视角下,建模、控制问题转化为优化问题以及在求解优化问题过程中存在的难点,提出解决这些难点的一些可行方案.     

双重建模与分离辨识技术的FPGA实现

针对许多易受强随机干扰而难以用常规方法辨识的动态系统,提出一种非线性多变量动态系统的双重建模与分离辨识技术在FPGA上的实现.通过对非线性子通道特性分析,采用DDSI技术进行建模,包括构造BP神经网络、运用最小二乘辨识等算法获取数学模型,其中,建立模型的主要算法和系统参数估计的相关的FPGA结构设计通过Verilog语言的结构描述数据流进行了描述.同时采用FPGA的在线可重构技术,在运行时根据需要动态改变系统的电路结构,使硬件具有分时复用,节省逻辑资源的优良性能.这一技术的FPGA实现.使得这种非线性、多变量动态系统的特殊系统辨识技术能够广泛应用于诸如星体运动、现代控制过程、生产过程与经济管理系统等高层次科技领域中的带有强噪声干扰子通道的系统动态建模中.     

系统抽象与面向Agent六视图建模方法

面向智能体建模方法在建模与仿真领域的广泛应用对面向智能体的系统抽象和系统描述提出了新的研究方向,提出了面向智能体的六视图建模方法.首先提出了六视图建模方法模型框架.六视图建模方法是在系统思想的指导下,从系统范畴视图、要素视图、结构视图、状态视图、运行视图、功能视图来描述实际作战系统的各个方面.然后详细阐述了六视图建模方法模型映射和概念模型技术.面向Agent的六视图建模方法有助于提高仿真模型的完备性、逼真度和建模方法的规范化、可操作性.     

基于交互历史在线跟踪机制的可视分析系统

当前可视分析系统对分析推理的迭代过程支持不足,从而给用户带来较大的操作负担和记忆负担.针对这个问题,研究和设计了基于交互历史在线跟踪机制的可视分析系统.首先分析了可视分析过程中的交互任务模型,然后研究了可视分析系统中的交互历史在线跟踪机制,研究了基于交互历史的动作预测方法,接着提出了可视组件自适应布局机制,最后给出了系统的应用实例和评估.系统实例和评估表明,该系统能对用户的分析推理过程提供自然、高效的支持.     

分布式导弹攻防对抗仿真系统的设计与实现

导弹攻防对抗仿真是评估弹道导弹突防效能的重要手段,是弹道导弹作战仿真与效能评估领域研究的热点之一.针对典型弹道导弹突防过程,理顺了导弹攻防仿真的运行流程,采用UML用例视图、类视图及行为视图对基于HLA的导弹攻防对抗仿真联邦进行了可视化建模.根据UML各可视化建模视图,完成了联邦对象模型模板(OMT)开发,采用运行支撑环境(RTI)与VC 对分布式导弹攻防仿真联邦进行了软件实现.应用实践表明,采用UML工具对导弹攻防对抗仿真联邦进行可视化建模,能够大大提高分布式导弹攻防仿真系统的开发进度与质量.     

多源媒体文本主题演变的可视分析EI北大核心CSCD

传统新闻媒体和新兴社交媒体对同一事件的观点有差异,且互相影响.为了有效地分析不同来源的新闻事件评论主题的异同以及随着时间推移互相影响的转移趋势,提出一套可视分析方法.首先提出一个基于主题分析的信息传递模型,使用LDA模型提取文本主题,通过计算主题的内容相关性和时间相关性得到主题间的传递关系;然后使用基于桑基图和时间线技术相结合的方法对主题传递模型进行可视化,并提供主题层级视图、关键词词距视图和原数据视图帮助用户理解主题;最后研发了可视分析系统原型.使用"韩国部署萨德事件"这一案例,验证了系统的可用性和有效性.     

多源媒体文本主题演变的可视分析

传统新闻媒体和新兴社交媒体对同一事件的观点有差异,且互相影响.为了有效地分析不同来源的新闻事件评论主题的异同以及随着时间推移互相影响的转移趋势,提出一套可视分析方法.首先提出一个基于主题分析的信息传递模型,使用LDA模型提取文本主题,通过计算主题的内容相关性和时间相关性得到主题间的传递关系;然后使用基于桑基图和时间线技术相结合的方法对主题传递模型进行可视化,并提供主题层级视图、关键词词距视图和原数据视图帮助用户理解主题;最后研发了可视分析系统原型.使用"韩国部署萨德事件"这一案例,验证了系统的可用性和有效性.     

DaisyVA:支持信息多面体可视分析的智能交互式可视化平台

针对目前缺乏有效地支持信息多面体可视分析的交互式信息可视化平台的问题,提出并实现了一个面向最终用户的交互式可视化平台DaisyVA.首先建立了一个支持信息多面体可视分析界面模型IMFA,并定义了IMFA的多面体数据模型、可视表征模型和交互控制模型;然后围绕IMFA设计了DaisyVA的体系架构,讨论了基于模型的系统开发机制、核心模块与运行时框架机理,以及DaisyVA组件库;最后将DaisyVA应用于大型集团制造企业物流网络瓶颈的可视分析实例中.实例分析结果表明,DaisyVA能为多面体数据提供统一建模的支持和可扩展可视化算法库的支持、提供多种所需的交互技术并可灵活定制可视分析的交互任务、支持信息多面体间的内在语义关联分析,以及能够为最终用户提供一种简单快速原型方法,因此能够为信息多面体可视分析提供一种有效的支持.     

基于管道隐喻的工作流可视化方法

为直观高效的呈现工作流数据,提出面向大量工作流实例的基于三维管道隐喻的可视化方法.研究了运行阶段工作流数据特点,对流程和相关数据进行分析和建模,面向流程型数据特点提出一个有针对性的可视形态,将数据映射到三维空间中,以信息密度高的三维形态呈现多工作流实例视图,并在此基础上讨论用户交互目标和交互任务集,提供自然的交互方法,揭示工作流数据中隐含的规律,为分析利用大量工作流数据提供支持.通过系统实例验证了该方法的有效性.     

基于动态系统辨识的钢铁企业氧气管网系统的研究

针对钢铁企业氧气管网建模过程中由于简化假设导致模型精度不高,影响氧气调度的问题,造成氧气放散,提出了一种基于动态系统辨识氧气管网的建模方法,该方法综合了氧气管网的特征与实际系统中的氧气动态调度,通过对模型的辨识,提高了管网计算模型的计算精度。通过实测输入输出数据,首先选择系统模型阶次,然后用递推最小二乘法对模型参数进行确定,最后通过高炉和转炉同时运行时、多个转炉同时运行时不同工况进行验证,辨识所得到的模型能更准确地描述实际的系统运行状态。在不同用户管网其输出值与实际数值误差较小,验证了该模型的有效性和适用性。     

基于蓝噪声采样的多维标准井筛选可视分析

面向石油矿区大规模的测井数据,有效地抽取少量的钻井(即标准井)进行置信度较高的专家人工匹配,进而对全局钻井进行有监督的自动或半自动匹配,对于石油开采矿区的地质构造精确解释具有重要的意义.然而,标准井筛选是一个复杂而耗时的过程,和钻井的空间分布以及钻井之间的地质特征密切相关.因此,综合考虑钻井的地理空间位置和多维地质属性特征,提出一种基于蓝噪声采样的多维标准井筛选可视分析方法.首先,根据大量钻井的地理空间位置,利用蓝噪声采样算法自适应地确定标准井采样率及其采样范围;然后在标准井的局部采样范围内,设计基于动态规划的地层匹配算法,计算钻井之间的多维属性差异以度量钻井之间的地质特征相似度,进而利用MDS算法对钻井的匹配关系进行降维投影,将钻井的空间分布与多维属性差异协同可视化,支持标准井的自动或交互筛选;进一步设计属性视图和矩阵视图,直观地呈现钻井的原始多维属性数据和匹配关系,引导领域专家对标准井的筛选过程进行探索分析和迭代优化.最后,集成便捷的用户交互模式,开发基于蓝噪声采样的多维标准井筛选可视分析系统,帮助用户交互式地探索和分析多维属性测井数据,在综合考虑钻井空间分布及多维属性特征的基础上,有效筛选具有代表性的标准井,为后续的地质构造解释提供准确而可靠的数据资料和经验支持.大量实验结果进一步验证了文中算法的有效性和实用性.     

一种数据驱动的流程优化可视分析方法

针对工作流特点,提出一种将工作流性能分析进行图形化和可视化的方法。向工作流运行阶段的实际业务数据提出评估模型,并给出基于三维管道隐喻的工作流可视化方法,将抽象的工作流运行阶段实际业务数据映射到三维可视形态中;继而通过显著的视觉编码手段,将用户感兴趣的指标和参数结合可视形态进行呈现,提高用户观察效率,从而提供一个改进和优化工作流的有力工具。     

基于多Agent的教务管理系统建模与分析

本文介绍一种教务管理系统的体系结构.在此系统的设计过程中,应用了基于多Agent的软件工程建模方法.根据系统需求分析,辨识各Agent的角色和责任.应用统一建模语言(UML)的静态视图,分析得出表示Agent之间的关联关系的静态模型.通过分析系统工作流程,得出Agent之间的相互作用的动态模型.