导读:本文包含了数据锐化方法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:眼球跟踪,可视化,扫描路径,热点图
数据锐化方法论文文献综述
孙楚怡[1]（2019）在《眼动追踪数据的可视化方法》一文中研究指出本文提供了对眼动跟踪可视化方法的基本介绍,并概述了现有技术比如最热门的热点图和扫描路径图等。随后指出了一些挑战和研究论据,这是将来必须解决的研究问题,以便使眼动追踪数据的可视化能够在眼动追踪研究中得到广泛应用。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年22期）
徐俊波,周国祥,沈轶杰,周波[2]（2019）在《NCEP震前异常增温数据插值及可视化方法》一文中研究指出地震前通常伴随着异常增温现象,传统获取增温信息的方式,对异常温度场的整体信息体现得不够明显。为弥补传统方式的不足,文章采用双维度插值法及叁维整体插值法对震区国家环境数据中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)温度数据进行插值,重建震区异常温度场,并运用直接体绘制技术对其进行可视化。实验表明,从体绘制结果中能够直观地获取异常温度场的整体信息,更易分析出震前异常增温特征,2种插值算法都能够重建震区异常温度场,相比而言,双维度插值法的绘制结果较为平滑,叁维整体插值法更能体现出温度变化的整体性。(本文来源于《合肥工业大学学报(自然科学版)》期刊2019年09期）
曹巧云,何望君,张福浩,刘涛,刘纪平[3]（2019）在《政区地图与数据立方体结合的联机可视化方法》一文中研究指出目前,政区地图具备多级钻取、图表联动展示功能,但是需要提前统计数据,不能在线实时统计,缺少数据立方体数据切片、灵活展现能力。针对此问题,本文提出了政区地图和数据立方体结合的联机可视化方法,通过多级政区地图与数据立方体深度融合,实现政区数据在线实时统计并联动显示各级政区多维数据(如对省级、市级、县级、乡镇级),试验证明该方法具有较好的在线分析和交互效果。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年09期）
郭喆,袁烽[4]（2019）在《建成环境与行为数据特征可视化方法研究》一文中研究指出城市空间、自然环境与人因行为之间具有相互依赖的属性。人的行为活动离不开建成环境的限定,城市环境的设计与评价同样也脱离不了人的行为需求。因此,对建成环境特征属性的揭示以及对特定环境下行为模式的研究可视为探讨人与空间关系的过程,此过程揭示的规律可以实时并直观地辅助设计师在宏观布局视野下对建成环境中的多项指标设计进行评估、决策与修正。本研究基于新型传感器精确采集建立的高时空分辨率数据库,对城市物理建筑几何模型与环境数据进行场景融合、智能分析与实时再现。其建立的数据可视化平台,以通过环境监测、行为分析和综合数据可视化结果,揭示隐藏在真实物理环境下的城市空间发展与运作肌理。(本文来源于《共享·协同——2019全国建筑院系建筑数字技术教学与研究学术研讨会论文集》期刊2019-09-21）
孙敏,王琳[5]（2019）在《大数据时代下的数据可视化方法分析》一文中研究指出本文主要以大数据时代下的数据可视化方法分析为重点进行阐述,结合当下大数据时代数据管理实际情况为依据,首先分析大数据时代下的数据可视化方法产生背景,包括数据可视化概述、大数据时代下的数据可视化的必要性、大数据时代面临的机遇和挑战,其次从结合信号和噪音,科学使用统计手段、事先研究,提前时间、全面分析,强化数据质量、统计探究不是简单的数字计算,应保证简约性、评测变异性,检验假设、增加重复几率,完成数据可在现几个方面深入说明并探讨大数据时代下的数据可视化方法,最后阐述大数据时代下的数据可视化思考,旨意在为相关研究提供参考资料。(本文来源于《软件》期刊2019年09期）
牛宵[6]（2019）在《1∶50000 DLG数据符号化方法及实现》一文中研究指出地图符号是地图语言的重要组成部分,是可视化表达空间地理信息的基础工具。本文主要研究了山东省1∶50 000 DLG数据地图符号库的设计、制作及自动符号化的实现方法,并以Arc Map为平台,通过Arc Oj-ects组件二次开发的方式,建立1∶50 000标准地形图制图系统。系统可以实现快速自动制图及输出,有效提高了数据的规范化管理和社会化信息共享服务,具有极其重要的应用推广价值。(本文来源于《河南科技》期刊2019年25期）
苏臣,赵迪[7]（2019）在《一种基于小波变换的大规模地形数据压缩可视化方法探究》一文中研究指出由于传统压缩算法的压缩和解压缩过程都需要预先计算压缩效率和压缩时间,并且在执行时以随机访问方式进行,因此不适应大规模地形数据的压缩可视化表达。论文首先基于有损Cuckoo散列理论为两个哈希表选择合适的散列/熵函数,实现散列表的最小化误报和移除数量;然后提出一种最优化的贪婪小波算法,对存储的所有小波系数求和时,总和具有最大值;最后选用256MB样本数据集进行实验,结果表明:(1)增加小波变换的级别并不一定显着提高压缩性能,但确增加了解压缩阶段需要系数的数量,同时还增加了引入误差;(2)当工作尺寸降至约百分之六十以下时,可视化效果的质量会降低到超出可接受的限度;(3)通过可视化质量、处理速度和工作尺寸之间的相互平衡,提出算法可以实现大约5.5:1的压缩率。(本文来源于《中国地名》期刊2019年07期）
黄琪[8]（2019）在《基于Python的数据可视化方法和系统实现》一文中研究指出数据可视化分析能够让人们从纷繁复杂的数据中获取有价值的信息,同时,利用机器学习方法能让人们利用已有数据,科学、合理预测未知数据。基于Python的数据可视化方法和机器学习进行设计,运用数据清洗和可视化等技术,对预处理后的数据进行数据集划分、特征工程、预估器流程和模型评估,利用Scikit-learn机器学习库和LightGBM库分析房价,得到房价规律。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2019年14期）
孔贝贝,谢靖,钱力,常志军,吴振新[9]（2019）在《科技大数据增值丰富化方法研究与工具研发》一文中研究指出【目的】解决科技大数据数据源分散、质量不高、内容单薄等问题。【方法】采用数据清洗、实体对齐、实体字段融合、冲突检测等增值计算方法,设计开发一套科技大数据增值丰富化的工具。【结果】通过本文研发的丰富化工具,在人员、机构、会议、期刊实体及实体关系层面实现实体数据对齐,实体字段内容增加5-10倍,实体分析维度提升2-3倍。【局限】增值数据的及时性、规范性需要结合服务需求在实际应用中不断优化提升。【结论】研究成果提升了科技大数据知识发现平台以及相关情报智能分析系统的数据服务维度及深度。(本文来源于《数据分析与知识发现》期刊2019年07期）
朱家鑫,周明辉[10]（2019）在《软件开发活动数据集的层次化、多版本化方法》一文中研究指出随着开源软件的兴起及软件开发支撑工具的普及,Internet上积累了大量开放的软件开发活动数据,越来越多的实践者与研究者尝试从中获取提高软件开发效率和产品质量的洞察.为了提高数据分析的效率、方便分析结果的重现与对比,许多工作提出了构建与使用共享数据集.然而,现有软件开发活动数据集的构建过程可追溯性差、适用范围窄,对数据随时间、环境发生的变化欠考虑.这些不足直接威胁数据的质量及分析结果的有效性.针对该问题,提出一种层次化、多版本化的方法来构建与使用软件开发活动数据集.层次化是指在数据集中包括收集和后续处理所得的原始、中间和最终数据,建立数据集的可追溯性并扩展其适用范围.多版本化是指通过多种方式进行多次数据收集,使数据使用者能够观察到数据的变化,为数据质量及分析结果有效性的验证和提高创造条件.通过基于该方法构建的Mozilla问题追踪数据集进行示范,并验证了该方法能够帮助数据使用者高效地使用数据.(本文来源于《软件学报》期刊2019年07期）
数据锐化方法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
地震前通常伴随着异常增温现象,传统获取增温信息的方式,对异常温度场的整体信息体现得不够明显。为弥补传统方式的不足,文章采用双维度插值法及叁维整体插值法对震区国家环境数据中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)温度数据进行插值,重建震区异常温度场,并运用直接体绘制技术对其进行可视化。实验表明,从体绘制结果中能够直观地获取异常温度场的整体信息,更易分析出震前异常增温特征,2种插值算法都能够重建震区异常温度场,相比而言,双维度插值法的绘制结果较为平滑,叁维整体插值法更能体现出温度变化的整体性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数据锐化方法论文参考文献
[1].孙楚怡.眼动追踪数据的可视化方法[J].电子技术与软件工程.2019
[2].徐俊波,周国祥,沈轶杰,周波.NCEP震前异常增温数据插值及可视化方法[J].合肥工业大学学报(自然科学版).2019
[3].曹巧云,何望君,张福浩,刘涛,刘纪平.政区地图与数据立方体结合的联机可视化方法[J].测绘通报.2019
[4].郭喆,袁烽.建成环境与行为数据特征可视化方法研究[C].共享·协同——2019全国建筑院系建筑数字技术教学与研究学术研讨会论文集.2019
[5].孙敏,王琳.大数据时代下的数据可视化方法分析[J].软件.2019
[6].牛宵.1∶50000DLG数据符号化方法及实现[J].河南科技.2019
[7].苏臣,赵迪.一种基于小波变换的大规模地形数据压缩可视化方法探究[J].中国地名.2019
[8].黄琪.基于Python的数据可视化方法和系统实现[J].信息与电脑(理论版).2019
[9].孔贝贝,谢靖,钱力,常志军,吴振新.科技大数据增值丰富化方法研究与工具研发[J].数据分析与知识发现.2019
[10].朱家鑫,周明辉.软件开发活动数据集的层次化、多版本化方法[J].软件学报.2019