基于多元图表示原理的可视化分类方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·本课题研究的意义和目的 | 第10-12页 |
| ·研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文主要工作及结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 多维数据可视化 | 第15-26页 |
| ·数据可视化 | 第15-17页 |
| ·单维数据可视化 | 第16页 |
| ·多维数据可视化 | 第16-17页 |
| ·多维数据可视化简介 | 第17-18页 |
| ·多维数据可视化技术基本概念 | 第17-18页 |
| ·多维数据可视化的参考模型 | 第18页 |
| ·多维数据可视化主要技术 | 第18-22页 |
| ·基于几何投影技术 | 第19页 |
| ·基于图标的技术 | 第19-20页 |
| ·基于层次的技术 | 第20页 |
| ·面向像素技术 | 第20-22页 |
| ·数据可视化与科学计算可视化的区别 | 第22-24页 |
| ·数据可视化的发展 | 第24-25页 |
| ·允许用户更方便地进行交互动态可视化 | 第24页 |
| ·可视化数据规模增大和数据结构多样化 | 第24-25页 |
| ·可视化技术必须同数据挖掘有更紧密的联系 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 多维数据降维方法 | 第26-40页 |
| ·概述 | 第26页 |
| ·数据空间和映射空间的比较 | 第26-27页 |
| ·主成分分析法 | 第27-31页 |
| ·主成分分析几何意义 | 第28-29页 |
| ·主成分分析数学模型 | 第29-30页 |
| ·主成分分析计算过程 | 第30-31页 |
| ·主成分分析的讨论 | 第31页 |
| ·多维标度法 | 第31-36页 |
| ·多维标度计量法求解 | 第32-33页 |
| ·多维标度非计量法求解 | 第33-36页 |
| ·自组织映射神经网络 | 第36-39页 |
| ·自组织映射模型结构和工作原理 | 第36-37页 |
| ·自组织网络算法 | 第37-38页 |
| ·自组织网络性质 | 第38-39页 |
| ·自组织网络方法存在问题 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于多元图理论的可视化信息融合 | 第40-52页 |
| ·可视化分类方法 | 第40-41页 |
| ·多元图表达原理 | 第41-46页 |
| ·基于多元图原理的可视化信息融合改进方法 | 第46-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于多元图表示的可视化分类应用 | 第52-63页 |
| ·原油分类中的应用 | 第52-57页 |
| ·原油分类的意义 | 第52-53页 |
| ·已有原油分类方法 | 第53-54页 |
| ·图表达分类方法在原油分类中的应用 | 第54-57页 |
| ·在城市综合评价中的应用 | 第57-60页 |
| ·城市综合评价的意义 | 第57页 |
| ·脸谱图法在城市综合评价中的应用 | 第57-60页 |
| ·在机械故障诊断中的应用 | 第60-62页 |
| ·机械故障诊断的意义 | 第60页 |
| ·已有故障诊断方法 | 第60页 |
| ·多元图法在减速箱轴承故障诊断中的应用 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者简介 | 第70页 |
