【摘 要】
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可视化技术的发展极大地提高了传统数据挖掘技术的效率.通过结合人类识别模式的能力,计算机程序能够更有效的发现隐藏在数据中的规律和信息.作为聚类分析的重要步骤,噪音消除一直都是困绕数据挖掘研究者的问题,尤其对于不同领域的应用,由于噪音的模型和定义不同,单一的数据处理方法无法有效而准确地去除域相关的噪音.本文针对这一问题,提出了一个新型的可视化噪音处理方法CLEAN.CLEAN的独特之处在于它设计的噪音
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可视化技术的发展极大地提高了传统数据挖掘技术的效率.通过结合人类识别模式的能力,计算机程序能够更有效的发现隐藏在数据中的规律和信息.作为聚类分析的重要步骤,噪音消除一直都是困绕数据挖掘研究者的问题,尤其对于不同领域的应用,由于噪音的模型和定义不同,单一的数据处理方法无法有效而准确地去除域相关的噪音.本文针对这一问题,提出了一个新型的可视化噪音处理方法CLEAN.CLEAN的独特之处在于它设计的噪音处理技术和提出的可视化方法有机地结合在一起.噪音处理算法为可视化模型生成所需数据。同时针对噪音处理算法选
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In this paper,an improved optical flow method for image registration is proposed.It is novel in the way that it improves the optical flow method with an initial motion estimator:extended phase correla
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提出了一种新的大规模图形可视化技术.它可显示含有几万个接点和边的大规模关系图.为了完成对图形的抽象化。一个多层次的聚类图形从原始的大规模关系图中抽取了出来.这种抽取是建立在大规模关系图的内在结构基础上来完成的.一种递规封入式的几何划分算法被应用来完成对几何空间的优化,在具体的制图技术上,使用了一种用力导向布局算法和环形制图法相结合的新方法,从而完成了对显示空间的优化和美擘上的优化.同时也讨论了相关