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题名一种针对农残检测数据的时序分组可视化方法
被引量：4
- 1
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作者
陈红倩
方艺
杨倩玉
李慧
陈谊
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机构
北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室
北京联合大学管理学院
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期2510-2518,2526,共10页
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基金
北京市自然科学基金(9164028
4154066)
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文摘
针对农残检测数据多统计量的对比展示及安全风险评估需求,提出一种针对农残数据的时序分组可视化方法。基于数据表征意义对数据进行结构分层分组,采用随时间变化的多类堆叠统计图、将多维数据对象分组布局在二维平面空间中。借鉴散点图和气泡图可视化农产品分类属性;借鉴堆积条形图可视化时序采样属性组数据;借鉴堆叠玫瑰图实现对农药检测结果属性组的多属性对比及时间变化。实验结果与食品安全领域专家评价结果显示,所提出的方法能够在可视化结果中一次性表现多种统计量数据、并能实现时间维度上的数据对比。
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关键词
数据可视化
农残检测数据
时序数据
数据对比
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Keywords
data visualization
pesticide residues data
temporal data
data comparison
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种农残检测数据的融合对比可视化方法
被引量：3
- 2
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作者
陈红倩
李慧
方艺
刘启贤
陈谊
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机构
北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室
北京联合大学管理学院
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期354-360,共7页
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基金
十二五国家科技支撑项目(2012BAD29B01-2)
北京市自然基金资助项目(4154066)
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文摘
针对农残检测数据分析过程中,多城市、多类别、多标准间的高效对比与数据筛选,提出了一种基于Open GL图形库并结合数据统计的融合可视化方法。该方法基于农残检测数据库,对检测结果进行分类汇总;将汇总后的数据融合显示在一个可视化界面中,实现数据的快速对比与直观初步分析;将专家交互选定的数据集,依据多国/地区MRL(Maximum Residue Limits)标准进行衡量,将衡量结果再次融合显示至一个可视化界面中,实现检测结果在多标准条件下的快速评价与表达。实验结果表明,方法能够对一定规模的农残检测数据进行快速展示,并能从可视化结果中高效的进行数据概览与预判,算法处理效率能满足实时交互需求。
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关键词
数据可视化
数据对比
融合可视化
农残检测数据
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Keywords
data visualization
data comparing
fusion visualization
pesticide residue detection data
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名针对农残检测数据的多MRL分析系统
被引量：2
- 3
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作者
陈红倩
温玉琳
杨倩玉
李慧
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机构
北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室
北京联合大学管理学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2018年第9期79-84,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(31701517)
北京市社会科学基金项目(17GLC060)
"十三五"时期北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划(CIT&TCD201704039)
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文摘
针对食品安全领域农残检测数据的可视分析需求,提出一种多重放射环的单区域多MRL(Maximum Residue Limits)数据可视化方法,并设计开发多MRL共现的农残检测数据分析系统。提出的多重放射环方法,结合饼图、玫瑰图、柱状图、颜色映射等多种可视化元素,能高效地展示和分析单个区域内多种MRL标准下的数据判定结果。分析系统结合选择、过滤、导航、概览+细节等一系列交互手段,能便捷地支持农产品样品检测状态的综合分析。分析系统支持多视图联动,可实现地理位置、农药等多维度的对比分析。食品安全领域专家和测试用户表明,该方法能够有效地提高农残检测数据的综合分析效率,可以高效地获知数据所表征的规律和内涵。
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关键词
农残检测数据
多重放射环
对比分析
多视图联动
数据可视化
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Keywords
Pesticide residue detection data
Multi-standard contrast
Comparative analysis
Multi-view linkage
Data visualization
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于极坐标布局的农残检出倾向性可视分析
- 4
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作者
陈红倩
杨倩玉
李慧
陈谊
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机构
北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室
北京联合大学管理学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第9期190-196,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.31701517)
北京市社会科学基金(No.17GLC060)
+2 种基金
"十三五"时期北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划-青年拔尖人才培育计划(No.CIT&TCD201704039)
北京工商大学国家两科基金培育项目(No.LKJJ2017-20)
北京工商大学科研创新服务能力建设项目(No.PXM2018_014213_000033)
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文摘
针对食品安全领域中农残检测数据的快速可视分析需求,提出了一种基于极坐标的旋转布局可视化方法。该方法首先按照用户的分析需求将数据信息进行分类统计;然后将检出农药的数据统计结果映射为农药圆,将农产品的数据统计结果映射为农产品图元,采用基于极坐标的旋转布局方式,将农药圆布局于环形结构中,将农产品图元布局于环形结构内部。通过图元偏移、鱼眼放大、多尺度筛选、半透明图形、添加同径向方向的标签以及调节农产品图元半径的方法降低农产品图元的重叠问题。实验结果与领域专家评价结果显示,提出的方法能快速地可视化数据集中的高兴趣度信息,既突出了多种农产品检出农药的倾向性,又同时对多附加属性实现直观简洁的显示。
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关键词
农残检测数据
信息可视化
数据分析
倾向性分析
极坐标布局
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Keywords
pesticide residue detection data
information visualization
data analysis
orientation analysis
polar coordinates layout
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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