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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

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