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.     

面向可靠性评估的软件架构描述语言图形化研究

为了在架构设计和开发阶段能尽早开展软件测试工作,建立架构可视化测试平台是有效的手段之一,而架构描述语言图形化是建立该可视化平台的前提。在研究了面向可靠性评估架构描述语言RE／ADL的基础上,提出该架构描述语言图形化的表示方法,分别从总体的、精练的、层次的不同视角总结了架构的建模元素（组件、连接件、配置及复合组件,连接件）与可靠性评估相关属性的图形表示,便于架构的验证和分析。     

三维可视化技术研究

三维可视化技术在医学及工业领域应用广泛。文章首先介绍了三维可视化技术的概念,分析了三维可视化技术的原理和关键算法,即面绘制、体绘制、点绘制算法;然后对三维可视化开发包VTK进行了介绍,并以Ray Casting算法为例给出了基于VTK的三维体绘制算法的实现过程;最后对三维可视化技术的发展趋势进行了展望。     

对农村包围城市道路的多维认知

农村包围城市、武装夺取政权的道路,是中国革命走向胜利的必由之路。这一理论成为新民主主义革命的理论基石,其理论联系实际的典范性意义已为人熟知。但是应当认识到,这一理论的内涵是多维的,对其重要性的认识不能只拘泥于某一方面。基此文章提出,这一理论是民主革命时期历时最长的实践,是毛泽东思想的重要组成部分,是一种寓涵着三大内容的革命范式,同时也是一种变被动为主动的防御和进攻策略,是重农理念的深入体现。     

多维Fuzzing技术综述*

Fuzzing技术是一项有效的动态漏洞挖掘技术,但是当前对多维Fuzzing技术的研究还不多见。把多维Fuzzing技术面临的问题归纳为组合爆炸、覆盖脆弱语句和触发潜在漏洞三个问题,对存在的多种多维Fuzzing技术进行了研究和比较,并总结出多维Fuzzing技术的三个基本步骤：定位脆弱语句、查找影响脆弱语句的输入元素和多维Fuzzing测试挖掘脆弱语句中的漏洞。最后,给出了多维Fuzzing技术的进一步发展方向。     

基于VTK的虚拟心脏切面交互式可视化方法

为解决传统医学影像技术方向性单一的问题,满足临床医学从不同方位从整体或切面等多角度对器官组织进行观察分析的需求,提出了心脏核磁共振成像(MRI)数据的体可视化和任意角度切面的可视化方法.基于可视化工具包VTK,在VC6.0开发环境中,运用光线投射算法设计并实现了MRI羊心脏切片数据的三维体绘制,横断、冠状、矢状位置的标准切片、切面以及任意角度、任意位置切面的绘制技术.通过简单的鼠标操作就可以实时的对切面进行移动、旋转、缩放等交互操作.实验结果表明:该方法有助于医生从多个方位观察整体器官组织和切面形态.在疾病预防、医疗诊断、手术方案制定以及术后评价中具有较大的实用价值.     

通用日晷三维仿真系统的开发与应用

日晷是科学与艺术的结合体.日晷造型日趋多样化,其晷面上的晷影计算更加复杂.根据天文学理论计算太阳高度角和方位角和阴影形成原理,计算日出至日落之间各时刻晷针在晷面上的阴影位置,得出各时刻线的位置.在VC++开发环境下采用OpenGL图形标准,设计并实现了通用日晷三维仿真系统.系统支持不同造型日晷的三维可视化模拟以及时刻线位置模拟数据的可视化分析,并以动画的形式逼真表达一个时段内晷影的运动过程.通过比较分析仿真值与实测值之间的关系,表明整个系统能比较客观地模拟晷影位置,为日晷个性化设计、城市造景规划、科学教研、科普教育提供一个直观、便捷的模拟分析辅助工具.     

复杂电磁环境建模与可视化研究综述

复杂电磁环境建模与可视化研究在民用通信、军用电子战领域的应用不断发展。在介绍了复杂电磁环境基本概念的基础上,首先系统阐述了复杂电磁环境建模的理论方法和数据场的可视化具体方法。然后对国内外复杂电磁环境建模与可视化研究现状进行了分析,对复杂电磁环境中雷达这一主要设备的电磁环境建模进行了研究,并对模型的复杂度、预测精度进行了总结与比较;针对电磁体数据场数据量的海量特性,对电磁体数据场可视化的基本思想、加速技术、适用范围分别从图形硬件加速和软件算法优化两方面进行了归纳与总结;阐述了仿真系统的总体框架设计思想,并设计了一个复杂电磁环境仿真可视化系统。最后对复杂电磁环境建模与可视化未来研究方向进行了展望。     

Feature selection on probabilistic symbolic objects

In data analysis tasks, we are often confronted to very high dimensional data. Based on the purpose of a data analysis study, feature selection will find and select the relevant subset of features from the original features. Many feature selection algorithms have been proposed in classical data analysis, but very few in symbolic data analysis （SDA） which is an extension of the classical data analysis, since it uses rich objects instead to simple matrices. A symbolic object, compared to the data used in classical data analysis can describe not only individuals, but also most of the time a cluster of individuals. In this paper we present an unsupervised feature selection algorithm on probabilistic symbolic objects （PSOs）, with the purpose of discrimination. A PSO is a symbolic object that describes a cluster of individuals by modal variables using relative frequency distribution associated with each value. This paper presents new dissimilarity measures between PSOs, which are used as feature selection criteria, and explains how to reduce the complexity of the algorithm by using the discrimination matrix.     

基于高精度流线生成的交互流场可视化

高效准确的流线绘制一直是流场可视化的重要研究内容,流线可以对流场的重要特征进行有效的稀疏表示,但流线需要长期的粒子追踪过程及大量的积分计算,在面向大规模流场可视化时时间效率较低,需要高性能计算设备进行辅助计算.本文通过设计一种基于深度学习的高精度流线生成算法,将初始的低精度流线快速映射为稠密的高精度流线,可以在较短的时间内快速生成可靠的流线可视化结果,并在此基础上设计了交互式实时流场可视化系统,涵盖了流场的特征检测,属性关联分析,信息论分析等,帮助用户快速了解流场数据,找到自己感兴趣的区域进行后续进一步深度分析,避免了获取过多冗余数据,同时优化了分析工作的效率,满足用户对于流场结构,特征属性等多维度进行关联分析的需求.