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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113792100A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110974113.1
申请日：2021-08-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于变异系数的地理空间区域数据多尺度可视化方法。本发明方法首先利用空间相似性将地理空间区域数据进行层次聚类，形成层次结构；然后利用变异系数对层次结构中每个聚类的属性分布进行估计，并依据其变异系数的值进行最优尺度划分，以同时呈现变异系数较低聚类的多尺度可视化。此外，从变异系数和信息熵两方面进行多尺度可视化结果的评估与定量比较，并通过雷达图的使用，从形状方面增强可视化差异的视觉表现，进而直观地评估和比较本多尺度可视化方法。本发明方法实现了一个用于地理空间区域数据的多尺度可视化模型，使用户能够同时可视化地探索原始地理数据的全局特征和细节特征，并深入地了解地理空间区域数据中的潜在特征。
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公开(公告)号：CN113934899A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111092445.3
申请日：2021-09-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/903 , G06F16/904 , G06F16/901 , G06F16/906
Abstract: 本发明公开了基于属性增强表征学习的多元图数据库可视化检索方法。本发明方法首先利用图表征学习模型和数理统计方法提取多元图的结构和属性特征，并结合其特征提取结果，利用典型相关分析建立基于属性增强的图表征学习模型，将结构向量和属性向量融合到综合嵌入空间中；然后将高维结构‑属性融合向量投影到二维空间中并聚类，构建一种基于距离的图检索模型。通过利用节点链接图和平行坐标视图分别从结构相似度和属性相似度对检索结果进行可视化评估，并设计交互帮助用户构建目标图实现检索以及比较检索结果。本发明方法实现了一个基于属性增强表征学习的多元图数据库可视化检索工具，使用户能够轻松地构建图检索并可视化评估和比较图检索的结果。
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公开(公告)号：CN113792105B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110918781.2
申请日：2021-08-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/29 , G06F16/2458 , G06F16/248 , G06T11/20 , G06N7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于半变异函数的地理空间点数据采样方法。本发明方法首先利用半变异函数，捕捉地理空间点数据的地理统计特征，并在采样过程中实时动态统计采样前后半变异函数差异；然后以差异最小化为目标，驱动模拟退火优化算法，对Z‑order采样生成的初始采样点进行替换，实现地理统计特征的保持，采样结果既保持了地理空间点数据的空间分布，又提高了属性插值准确性。本发明方法从空间分布和属性插值两方面进行采样结果的可视化评估与定量比较，通过等高线图增强了采样前后差异的视觉表现。本发明实现了一个用于大规模地理空间点数据的采样模型，使用户能够轻松地通过采样点还原原始数据特征，可视化地探索和分析地理空间。
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公开(公告)号：CN113792100B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110974113.1
申请日：2021-08-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于变异系数的地理空间区域数据多尺度可视化方法。本发明方法首先利用空间相似性将地理空间区域数据进行层次聚类，形成层次结构；然后利用变异系数对层次结构中每个聚类的属性分布进行估计，并依据其变异系数的值进行最优尺度划分，以同时呈现变异系数较低聚类的多尺度可视化。此外，从变异系数和信息熵两方面进行多尺度可视化结果的评估与定量比较，并通过雷达图的使用，从形状方面增强可视化差异的视觉表现，进而直观地评估和比较本多尺度可视化方法。本发明方法实现了一个用于地理空间区域数据的多尺度可视化模型，使用户能够同时可视化地探索原始地理数据的全局特征和细节特征，并深入地了解地理空间区域数据中的潜在特征。
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公开(公告)号：CN113792105A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110918781.2
申请日：2021-08-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/29 , G06F16/2458 , G06F16/248 , G06T11/20 , G06N7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于半变异函数的地理空间点数据采样方法。本发明方法首先利用半变异函数，捕捉地理空间点数据的地理统计特征，并在采样过程中实时动态统计采样前后半变异函数差异；然后以差异最小化为目标，驱动模拟退火优化算法，对Z‑order采样生成的初始采样点进行替换，实现地理统计特征的保持，采样结果既保持了地理空间点数据的空间分布，又提高了属性插值准确性。本发明方法从空间分布和属性插值两方面进行采样结果的可视化评估与定量比较，通过等高线图增强了采样前后差异的视觉表现。本发明实现了一个用于大规模地理空间点数据的采样模型，使用户能够轻松地通过采样点还原原始数据特征，可视化地探索和分析地理空间。
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