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流行病数据可视分析综述
被引量：
4
1
作者
孙国道
杨雨璠
+1 位作者
潘翔
梁荣华
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期601-623,共23页
流行病数据的多层面可视分析,可以加快流行病数据分析任务的交互式探索效率和加深对潜在模式的深刻理解.本文对流行病数据可视分析的相关工作展开综述,并主要通过四个方面进行总结和归纳:(1)流行病数据的时空可视分析,帮助用户发现和理...
流行病数据的多层面可视分析,可以加快流行病数据分析任务的交互式探索效率和加深对潜在模式的深刻理解.本文对流行病数据可视分析的相关工作展开综述,并主要通过四个方面进行总结和归纳:(1)流行病数据的时空可视分析,帮助用户发现和理解流行病数据在时间、空间以及时空维度中潜在的流行病特征和传播规律等;(2)流行病数据中涉及非结构化/半结构化文本的语义可视分析,辅助用户快速了解长、短文本内容中的流行病内容态势、情感走向等;(3)流行病传播模型的可视分析,增强用户对流行病传播过程中的预测、仿真、监测等任务的交互式理解;(4)流行病数据的静态信息图,直观反映流行病信息的上下文内容和提高公众的理解效率.在上述基础上,本文阐述了流行病数据可视分析在数据存储和获取,地图可视化形式多元扩展,流行病模拟传播分析和多学科交融的综合可视分析存在的问题和挑战.
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关键词
流行病数据可视化
时空可视化
语义文本
流行病模型
信息图
可视分析
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职称材料
基于权重能量自适应分布的三维形状分割算法
被引量：
1
2
作者
舒振宇
杨思鹏
+3 位作者
辛士庆
庞超逸
杨雨璠
胡超
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第3期343-351,共9页
针对三维形状分割问题,提出一种引入权重能量自适应分布参与深度神经网络训练的全监督分割算法.首先对三维形状表面进行过分割得到若干小块,提取每一个小块的特征描述符向量作为神经网络的输入,计算权重能量自适应分布,将经过加权后的...
针对三维形状分割问题,提出一种引入权重能量自适应分布参与深度神经网络训练的全监督分割算法.首先对三维形状表面进行过分割得到若干小块,提取每一个小块的特征描述符向量作为神经网络的输入,计算权重能量自适应分布,将经过加权后的分割标签作为神经网络的输出,训练深度神经网络.对于新的未分割的三维模型,提取模型表面三角面片的特征向量后输入到神经网络中进行预测分割后,对预测分割的边缘进行修整得到分割结果,实现三维模型的自动分割.在普林斯顿三维模型分割数据集上的实验结果表明,算法通过在训练过程中引入权重能量自适应分布,可以大幅降低神经网络训练时的均方误差,提高神经网络预测结果的准确率;与传统算法相比,该算法具有高准确率、强鲁棒性、强学习扩展能力等优点.
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关键词
三维模型
三维模型分割
权重能量自适应分布
深度学习
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职称材料
题名
流行病数据可视分析综述
被引量：
4
1
作者
孙国道
杨雨璠
潘翔
梁荣华
机构
浙江工业大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期601-623,共23页
基金
国家重点研发计划(2020YFB1707700)
国家自然科学基金项目(61972356,62036009)
浙江省属高校基本科研业务费专项资金资助(RF-A2020001)
文摘
流行病数据的多层面可视分析,可以加快流行病数据分析任务的交互式探索效率和加深对潜在模式的深刻理解.本文对流行病数据可视分析的相关工作展开综述,并主要通过四个方面进行总结和归纳:(1)流行病数据的时空可视分析,帮助用户发现和理解流行病数据在时间、空间以及时空维度中潜在的流行病特征和传播规律等;(2)流行病数据中涉及非结构化/半结构化文本的语义可视分析,辅助用户快速了解长、短文本内容中的流行病内容态势、情感走向等;(3)流行病传播模型的可视分析,增强用户对流行病传播过程中的预测、仿真、监测等任务的交互式理解;(4)流行病数据的静态信息图,直观反映流行病信息的上下文内容和提高公众的理解效率.在上述基础上,本文阐述了流行病数据可视分析在数据存储和获取,地图可视化形式多元扩展,流行病模拟传播分析和多学科交融的综合可视分析存在的问题和挑战.
关键词
流行病数据可视化
时空可视化
语义文本
流行病模型
信息图
可视分析
Keywords
epidemic data visualization
spatio-temporal visualization
semantic text
information graph
visual analysis
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于权重能量自适应分布的三维形状分割算法
被引量：
1
2
作者
舒振宇
杨思鹏
辛士庆
庞超逸
杨雨璠
胡超
机构
浙江大学宁波理工学院计算机与数据工程学院
浙江大学宁波研究院
浙江大学机械工程学院
山东大学计算机科学与技术学院
浙江大学宁波理工学院信息科学与工程学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第3期343-351,共9页
基金
国家自然科学基金(61872321,61572022)
浙江省自然科学基金(LQ17F030002,LQ19C060001)
+3 种基金
宁波市自然科学基金(2019A610086)
宁波市领军和拔尖人才培养工程择优资助科研项目(NBLJ201801010)
宁波市科技计划项目创新团队专项(2014B82015,2016C11024)
浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题(A1702).
文摘
针对三维形状分割问题,提出一种引入权重能量自适应分布参与深度神经网络训练的全监督分割算法.首先对三维形状表面进行过分割得到若干小块,提取每一个小块的特征描述符向量作为神经网络的输入,计算权重能量自适应分布,将经过加权后的分割标签作为神经网络的输出,训练深度神经网络.对于新的未分割的三维模型,提取模型表面三角面片的特征向量后输入到神经网络中进行预测分割后,对预测分割的边缘进行修整得到分割结果,实现三维模型的自动分割.在普林斯顿三维模型分割数据集上的实验结果表明,算法通过在训练过程中引入权重能量自适应分布,可以大幅降低神经网络训练时的均方误差,提高神经网络预测结果的准确率;与传统算法相比,该算法具有高准确率、强鲁棒性、强学习扩展能力等优点.
关键词
三维模型
三维模型分割
权重能量自适应分布
深度学习
Keywords
3D shape
3D shape segmentation
weighted energy adaptive distribution
deep learning
分类号
TP391.72 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
流行病数据可视分析综述
孙国道
杨雨璠
潘翔
梁荣华
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于权重能量自适应分布的三维形状分割算法
舒振宇
杨思鹏
辛士庆
庞超逸
杨雨璠
胡超
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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