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基于多源海量数据分层递阶图表示模型的可视化信息融合的研究
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基于多源海量数据分层递阶图表示模型的可视化信息融合的研究
论文目录
摘要
第1-5 页
Abstract
第5-9 页
第1章 绪论
第9-12 页
· 海量数据融合可视化研究的目的和意义
第9-11 页
· 数据融合的发展状况
第11 页
· 课题研究的主要内容
第11-12 页
第2章 多源海量数据的描述与预处理
第12-22 页
· 高维海量数据的几何特性和统计分布特性
第12-17 页
· 高维海量数据空间的几何特性
第13-16 页
· 高维空间的统计分布特性
第16-17 页
· 高维海量数据的矩阵表示和类型
第17-18 页
· 高维海量数据的矩阵
第17 页
· 高维海量数据的类型
第17-18 页
· 高维海量数据的预处理方法
第18-20 页
· 中心化变换
第18 页
· 标准化变换
第18 页
· 极差标准化变换
第18-19 页
· 极差正规化(归一化)变换
第19-20 页
· 对数变换
第20 页
· 本章小结
第20-22 页
第3章 基于分层递阶图的降维与可视化信息融合方法
第22-36 页
· 分层递阶图表示模型
第22-24 页
· 雷达图表示原理及图形特征
第22-23 页
· 基于雷达图的分层递阶模型
第23-24 页
· 信息可视化技术
第24-27 页
· 信息可视化概述
第24-25 页
· 信息可视化的常用方法
第25-27 页
· 海量数据降维和可视化信息融合
第27-35 页
· 降维的数学描述
第27-28 页
· 主成分分析
第28-32 页
· 基于多级数据分解与融合思想的降维方法
第32-34 页
· 矢量融合降维方法
第34-35 页
· 本章小结
第35-36 页
第4章 基于分层递阶图的脑电数据处理
第36-49 页
· 脑电图技术与研究现状
第36 页
· 脑电数据的预处理与目标识别
第36-37 页
· 脑电数据预处理方案的选择
第36 页
· 脑电数据预处理的具体步骤
第36-37 页
· 变量融合
第37-39 页
· 变量融合原理
第37-38 页
· 基于扇形的融合方法
第38 页
· 基于三角形面积变量融合方法
第38-39 页
· BP 神经网络分类器在脑电数据处理中的应用
第39-41 页
· BP 神经网络用于目标识别的具体流程
第39-40 页
· 单输出型BP 分类器的设计与实现
第40-41 页
· 仿真过程与分析
第41-48 页
· 仿真数据来源
第41 页
· 数据预处理
第41-42 页
· 局部信息提取
第42-43 页
· 特征融合
第43-44 页
· 分类决策
第44-46 页
· BP 神经网络分类决策方法与诊断模板方法的比较
第46-48 页
· 本章小结
第48-49 页
结论
第49-50 页
参考文献
第50-54 页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果
第54-55 页
致谢
第55-56 页
作者简介
第56页
本篇论文共
56
页,
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