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基于Radviz及其优化的可视化故障诊断方法
  • 期刊名称:计算机应用研究
  • 时间:0
  • 页码:840-842
  • 语言:中文
  • 分类:TP277[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]燕山大学电气工程学院生物医学工程系
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60605006)
  • 相关项目:模式识别中多元数据的对偶射影空间表示和可视化问题
中文摘要:

阐述了Radviz(radial visualization)技术,即将高维数据样本非线性的投影到二维目标空间。Vizrank优化能够从数以万计的投影图中评价和确定最好的投影方式;能够快速找到容易被领域专家认可的可视化模型,只需少量输入变量(2~7)就能够做到数据的可视化,并且有很好的分类效果。在TEP仿真系统中的应用,表明了Radviz及其优化的可视化故障诊断方法可以将正常与故障状态有效地分开。该可视化故障诊断方法具有简单而不失精确性、易于利用领域专家知识、诊断结果直观形象并容易理解等显著优点。

英文摘要:

This paper investigated radial visualization(Radviz) technique in which high-dimensional data samples were mapped nonlinearly into a 2-dimensional target space.It proposed principal innovation was a method called Vizrank,which was able to score and identify the best among possibly millions of candidate projections for visualizations.Vizrank was fast and found visualization models that could be easily examined and interpreted by domain experts.Vizrank was always able to find data visualizations with a small ...

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