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不确定性可视化及分析方法研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第16-24页
    1.1 不确定性的定义与分类第18页
    1.2 不确定性的来源第18-19页
    1.3 不确定性可视化及挑战第19-20页
    1.4 本文工作及章节安排第20-24页
2 相关工作第24-40页
    2.1 不确定性可视化第24-31页
        2.1.1 图标法第24-26页
        2.1.2 可视变量编码法第26-29页
        2.1.3 几何体表达法第29-30页
        2.1.4 动画表达法第30-31页
    2.2 不确定性可视分析第31-32页
    2.3 集合数据可视化第32-34页
    2.4 差异可视化第34-36页
    2.5 大规模二维散点数据可视化第36-40页
        2.5.1 修改散点视觉属性第37页
        2.5.2 密度估计第37-38页
        2.5.3 散点重分布第38页
        2.5.4 交互分析第38-40页
3 多变量集合数据的可视化与探索第40-68页
    3.1 简介第40-42页
    3.2 不确定性感知的多维投影方法第42-49页
        3.2.1 方法概览第43页
        3.2.2 集合分布估计第43-44页
        3.2.3 不相似性度量第44-46页
        3.2.4 基于拉普拉斯的降维投影第46-49页
    3.3 集合不确定性的量化与可视化第49-51页
        3.3.1 集合不确定性的量化方法第49-50页
        3.3.2 从量化到可视化第50-51页
    3.4 可视探索系统设计第51-53页
        3.4.1 可视探索流程第51-52页
        3.4.2 交互工具设计第52-53页
    3.5 结果与讨论第53-65页
        3.5.1 人工合成数据集第53-55页
        3.5.2 NBA球员生涯统计数据第55-57页
        3.5.3 数值天气集合模拟数据第57-64页
        3.5.4 讨论第64-65页
    3.6 用户评估第65-67页
        3.6.1 关于不确定性感知的投影方法的反馈第65-66页
        3.6.2 关于不确定性可视化的反馈第66页
        3.6.3 关于多视图交互界面的反馈第66-67页
    3.7 本章小结第67-68页
4 空间线几何的差异可视化与分析第68-82页
    4.1 简介第68-69页
    4.2 方法描述第69-73页
        4.2.1 数据预处理第70页
        4.2.2 纤维模型重表达第70-72页
        4.2.3 显著差异区域计算第72-73页
    4.3 可视探索界面设计第73-75页
    4.4 结果与讨论第75-81页
        4.4.1 纤维模型表征第76-78页
        4.4.2 追踪参数研究第78-80页
        4.4.3 讨论第80-81页
    4.5 本章小结第81-82页
5 多类散点图的可视简化与探索第82-102页
    5.1 简介第82-83页
    5.2 多类散点图的可视简化第83-90页
        5.2.1 散点密度估计第84页
        5.2.2 散点重采样第84-86页
        5.2.3 采样一致性第86-88页
        5.2.4 散点颜色与形状设计第88-90页
    5.3 多类散点图的可视探索第90-92页
        5.3.1 单数据类探索第91页
        5.3.2 多数据类联合探索第91-92页
    5.4 有效性评估第92-100页
        5.4.1 动作位置数据集第93-94页
        5.4.2 NBA球队投篮位置数据集第94-96页
        5.4.3 手机用户月消费数据集第96-98页
        5.4.4 用户研究第98-100页
    5.5 本章小结与讨论第100-102页
6 总结与展望第102-106页
    6.1 本文工作总结第102-103页
    6.2 未来工作展望第103-106页
参考文献第106-116页
作者简历第116-118页
攻读博士学位期间主要的研究成果第118-120页
致谢第120页

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