平行坐标技术在干式变压器温度场可视化分析中的应用

本文中笔者将平行坐标技术应用于变压器温度场多维可视化分析,以矿用变压器为例,给出了其高、低压绕组纵向温度分布.     

一种针对类别数据分析的平行坐标改进方法

针对类别数据在传统平行坐标系中的映射重叠问题，提出类别统计和数据累积式偏移映射的平行坐标改进方法。该方法首先统计多维数据中的各类别数据的频次，使用直方图表示其记录数，将直方图与平行坐标相结合提出改进平行坐标。然后提出一种类别数据的数据累积式偏移算法，将映射在一点的数据均匀分布在坐标轴上的一定区域中，区域的范围根据数据记录数确定。最后设计实现可视化分析系统，通过改进平行坐标实现对数据集的筛选、条件交叉分析、类别间数据分析和维度间数据分析；通过联动视图和弦图两种方式实现每两个维度间的对比分析；通过字云显示每一维度的频次分布。案例数据集实验结果表明，该方法能在平行坐标中实现各维度中类别间的对比、各维度中记录数排序，以及对筛选数据集的分析，展示类别型数据维度间的关联关系。     

平行坐标技术在并联泵机组节能运行中的应用

针对供水系统相同工况不同运行方式下能耗差距较大、数据可视化表现形式较为单一等问题,提出采用平行坐标技术对并联机组运行台数、频率、流量与电耗进行可视化分析的方法。通过将理论分析与MATLAB数值拟合相融合,设计了平行坐标人机交互技术,更有效地展现固定流量下机组运行台数、频率和电耗三者之间的关系。对沧州地区三个泵站进行了现场测试和数据分析,其结果验证了结论的有效性和通用性,并进一步修正了机组运行台数、频率和电耗三者之间的关系。在多种机组运行方式满足供水需求的条件下,当不同运行方式间频率差f>4 Hz时,可选择机组台数多的运行方式实现最优运行;而当运行频率差f<4 Hz时,采用机组台数少的运行方式可实现最优运行。     

基于平行坐标的信息可视化方法的应用研究

基于平行坐标和聚类理论,通过采用数学模型定义平行坐标,使用编程工具建立平行坐标系统,解决了如何显示多维数据集的问题,结合系统聚类法,解决了平行坐标维数过多或数据量过大时,平行坐标屏幕限制、折线重叠、不易于发现各维问的隐含关系等问题,达到用可视化方法协助医生分析客户的健康状况分布,及其健康发展趋势的目的．     

基于相位同步指数的运动想象脑电平行坐标可视化分类

脑电相位同步可以反应大脑不同功能区域之间的连接性能,是当前脑科学研究中最活跃的课题之一。平行坐标作为信息可视化的主流技术,在可视化数据分析和模式识别领域有广泛应用。本文以脑机接口竞赛的运动想象脑电数据（Data Ⅲ）为对象,以平行坐标可视化技术为手段,基于相位同步指数和线性判别分类器对左右手想象意识任务进行识别。结果表明,信息可视化技术为脑机接口系统的实现提供新的思路。     

用于数据挖掘的多维数据可视化技术

用于数据挖掘的多维数据可视化技术,将多维数据通过平行坐标、圆形分段或多维缩放变换以二维图形显示.平行坐标用其坐标点显示变量,直线连接坐标点为折线.圆形分段以每个彩色像素点映射一个值,并将每一维的数据在不同区域显示.多维缩放则在尽可能保留数据点间距的同时,在低维空间内表示多维数据.     

平行坐标及其在聚类分析中的应用*

平行坐标对多维数据的表达是数据可视化的重要方法之一。它实现了多维数据在二维平面上的表示。利用平行坐标对数据进行分析处理的技术已经取得了很大的进展,如刷(Brushing)技术、交换坐标轴、抽象等。这些分析技术已经应用到数据挖掘的很多领域,尤其在聚类分析中,平行坐标对数据集的定性分析使聚类结果的合理性得到证明。     

基于平行坐标的天线结构优化过程可视化研究

将可视化技术引入天线结构优化计算过程中,采用平行坐标技术实时显示优化过程中设计空间中敏度信息、约束函数信息等的相关状态,克服了笛卡儿坐标系无法描述多维数据空间的困难,使优化过程变得"透明"、"可视",实现了对计算过程的跟踪和驾驭,提高了优化的质量与效率。     

基于空间图层的交互式空间数据可视化研究

空间数据是具有可视化特性的"图形或图像"数据,迄今为止,很少有人关注空间数据的图层显示方式和空间数据的图形表达方式的结合。为此,本文首先实现了三种常用空间数据可视化工具,并选用MO软件包做为图层处理工具,在此基础上设计并实现了一系列可视化交互功能,以耦合图层显示和数据显示两种表达方式,最终达到了交互式数据可视化方便直观的效果。     

双层聚类模型在日志数据分析中的应用

提出了一种基于自组织特征映射(SOM)神经网络和模糊c-均值(FCM)的双层聚类方法,对Web日志中的日志数据集进行聚类.第一层是无监督SOM神经网络聚类方法,它所产生的类的个数大大减少了原始数据集的个数,降低了FCM对类初始中心点的依赖;然后利用FCM聚类算法的优势对第一层中产生的类的中心点进行聚类,从而大大减少了聚类的时间复杂度;最后通过平行坐标技术可视化展示聚类前后的日志数据集,方便对日志数据进行分析.