freepeople性欧美熟妇, 色戒完整版无删减158分钟hd, 无码精品国产vα在线观看DVD, 丰满少妇伦精品无码专区在线观看,艾栗栗与纹身男宾馆3p50分钟,国产AV片在线观看,黑人与美女高潮,18岁女RAPPERDISSSUBS,国产手机在机看影片

正文內容

基于結構化情報分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)可視化研究畢業(yè)設計(參考版)

2024-09-01 17:25本頁面
  

【正文】 畢業(yè)設計(論文)報告紙 20 問詢式情報分析系統(tǒng) 體系結構設計 管 理 員 添 加 情 報 任 務新 情 報 任 務分 配 任 務 情 報 員 圖 管理員業(yè)務流程圖 情 報 員 分 析 情 報關 鍵 字 列 表搜 索 關 鍵 字知 識 關 聯(lián) 樹 ( 接 上 ) 知 識 關 聯(lián)樹查 看 節(jié) 點 信 息更 多 關 鍵 字部 分 相 關 信 息站 內 搜 索更 多 相 關 信 息做 出 情 報 假 設情 報 假 設 列 表 ( 接 上 ) 情 報 假 設列 表情 報 員 個 人 論證專 家 或 群 體 論證未 論 證 情 報 假設 列 表已 論 證 情 報 假設 列 表已 論 證 問 題 列表生 成 工 作 表工 作 表決 策 者 圖 情報員業(yè)務流 程圖 畢業(yè)設計(論文)報告紙 21 管 理 員問 詢 式 情 報 分 析 系 統(tǒng)情 報 分 析員決 策 者專 家 學 者分 析 報 告 圖 頂層數(shù)據(jù)流圖 管理員情報任務管理情報員分配人員管理專家分配 需專家解決的情報假設情報任務情報員信息專家信息情報任務分配表 圖 管理員 0 層數(shù)據(jù)流圖 畢業(yè)設計(論文)報告紙 22 情 報 員情 報 任 務 分 析與 論 證核 實 專 家 論 證意 見核 實 共 享 論 證意 見生 成 論 證 報 告共 享 論 證知 識 關 聯(lián) 樹需 專 家 論 證 的 情 報 假 設已 論 證 問 題 和 論 據(jù)待 核 實 的 專 家 論 證已 論 證 問 題 和 論 據(jù)待 核 實 共 享 論 證已 論 證 的 問 題 和 論 據(jù)已 論 證 問 題 和 論 據(jù)決 策 者需 共 享 論 證 的 問 題待 核 實 的 共 享 論 證 圖 情報員數(shù)據(jù)流圖 畢業(yè)設計(論文)報告紙 23 專 家編 號密 碼所 在 領 域所 在 單 位姓 名管 理 員編 號 密 碼情 報 員所 在 單 位姓 名密 碼編 號 圖 管理員、情報員、專家概念模型 情 報 假 設編 號內 容情 報 任 務任 務 編 號任 務 名下 達 日 期優(yōu) 先 級 圖 情報任務、情報假設概念模型 畢業(yè)設計(論文)報告紙 24 管 理 員管 理分 配情 報 任 務情 報 員專 家情 報 假 設分 配管 理含 有情 報 員 編 號專 家 編 號1*1*1*1*** 圖 IIAS 系統(tǒng)整體概念模型 圖 IIAS 系統(tǒng)邏輯模型 (簡略 ) 畢業(yè)設計(論文)報告紙 25 問詢式情報分析 過程 圖形化描述 圖 問詢式情報分析平臺 圖 情報員模塊 畢業(yè)設計(論文)報告紙 26 圖 情報選擇 圖 情報搜索 畢業(yè)設計(論文)報告紙 27 圖 知識關聯(lián)樹 圖 站內搜索 (1) 畢業(yè)設計(論文)報告紙 28 圖 站內搜索 (2) 圖 情報假設 畢業(yè)設計(論文)報告紙 29 圖 情報論證 圖 共享論證 畢業(yè)設計(論文)報告紙 30 圖 專家論證 圖 核實專家論證 畢業(yè)設計(論文)報告紙 31 圖 核實共享論證 畢業(yè)設計(論文)報告紙 32 。結果顯示可以分成 三種: 示 3. 區(qū)域 結構顯示 , 詳細內容在 節(jié)解釋。這個過程稱為論證過程。 (2)對每一個不可再細分的子任務,逐一進行論證,論證的主要方面包括:論證的結論,論證的資料來源,結論的可靠性,資料來源的可靠性等四個方面。 下面簡要描述該系統(tǒng)的工作過程: (1)當情報分析員接收到上級下達的情報任務時,通過查找 Inter 或者內部信息資料庫(Intra)或者知識庫 (Konwledge Base)的內容收集大量的 信息以后,將該情報任務細分成若干個子任務,然后對每個子任務在進行細分, 直到 不能再細分為止。 Angler 的主要步驟如下 :首先是頭腦風暴( Brainstorming),就是針對某一問題進行廣泛的討論,產生很多的意見和觀點,接著是聚簇分析( Clustering) ,將這些觀點和意見進行歸類,最后是建立對這些歸類好的意見進行排序,形成一致意見。 圖 “問題樹 ” 畢業(yè)設計(論文)報告紙 17 圖 多維論證中的星狀 散射 圖 圖 星座圖 圖 星座圖和星狀散射圖的疊加 畢業(yè)設計(論文)報告紙 18 系統(tǒng) Angler 分析 Angler 是斯坦福研究中心人工智能研究所 Andres Rodriguez 等人研發(fā)的一款旨在糾正情報分析人員認知偏見( Cognitive Bias)的一種合作式分析 工具 [31]。當所有的問題都分析完畢以后,這個情報任務就處于“已發(fā)布”的狀態(tài),此時,如果有需要,其他的情 報分析員可以引用這個論證到自己的情報分析中去,這樣可以最大程度提高情報分析的復用率。 SEAS 的主要思想是:針對某一特定的戰(zhàn)略情報任務,構建該任務的問題樹,從根節(jié)點到葉子節(jié)點的過程就是情報任務的不斷求精的過程,直到問題細化成一個個可以被直接回答的原子問題(在樹形結構中以葉子節(jié)點的形式體現(xiàn)出來)。這款軟件主要用來進行自頂向下的結構化情報 分析[3]。他的兩篇文章《 Three Blind Men and an Elephant: The Power of Faceted Analytical Displays》和《 Improve Your Vision and Expand Your Mind with Visual Analytics》描述了一款名為 tableau 的商務智能軟件,它主要的目的是可視化地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)(這些數(shù)據(jù)都是經過分類整合的),為人們作出更好的決 策提供支持 [5][6]。 俄亥俄州立大學認知系統(tǒng)工程實驗室的 David Woods 等提出了一個輔助決策支持的情報論證模型, 把自頂向下和自底向上這兩個過程整合到了一起 ,一邊 自頂向下分析將問題不斷細化的時候,一邊 對原有問題域進行篩選和擴充 [4]。 他在另一篇名為《 Software Supported Pattern Development in Intelligence Analysis》的論文中論 述了一種使用 GEM 的模式語言來圖形化表述情報分析員信息需求的方法,并給出了它在 LAW(Link Analysis Workbench)系統(tǒng)中的實際 使用 [29]。 畢業(yè)設計(論文)報告紙 15 第三章 國外結構化分析系統(tǒng)研究 國外結構化 情報 分析系統(tǒng) 研究進展 自從斯坦福研究中心的 John D. Lawrence 博士第一次提出結構化情報分析的模型,對結構化分析方法的研究就一直沒有停止, John D. Lawrence 博士自己帶領的小組研發(fā)和設計了兩款基于結構化情報分析方法的情報分析系統(tǒng) —— SEAS 和 Angler。 而采用自底向上的分析方法的數(shù)據(jù)可視化的一個比較突出的問題是:如何將觀點和意見進行歸類,歸類后如何呈現(xiàn)。樹形結構基本滿足這一要求,但是還不夠,單純靜態(tài)的樹形結構有很多的缺點,當分析的問題的數(shù)量達到一定的規(guī)模的時候,非常影響圖形的美觀和用戶的感受。 因此,研究結構化論證 中的數(shù)據(jù)可視化是一項非常迫切的任務。 從下圖中我們可以看到動態(tài)數(shù)據(jù)可視化的技術的技術難度僅次于假設生成和跟蹤這一項,而它的影響力處于中等地位。 Tracking) ( Electronic Skills Inventory) 6. 動態(tài)數(shù)據(jù)處理和可視化 (Dynamic Data Processing and Visualization )產品開發(fā)的智能向導 (Intelligent Tutor for Intelligence Product Development) 8. 數(shù)據(jù)資源的可視化( Imagery Data Resources) (Intelligence Analysis Knowledge Base).10 分析策略模板 (Template for Analysis Strategy) 他們從技術角度( IT plexity)和對情報分析的影響力 (IA impact)兩個維度來描述這十個問題。 結構化分析中的數(shù)據(jù)可視化技術 數(shù)據(jù)可視化在結構化分析中的 作用 數(shù)據(jù)可視化在結構化分析系統(tǒng)中有怎樣的作用?對這個問題的回答,我們可以首先看一下 2020年一次情報分析方法和工具的年度會議上, Richard V. Badalamente 和 Frank L. Greitzer共同提出了當前情報分析軟件領域十個亟需解決的問題 [7]。人的創(chuàng)造 性不僅取決于人的邏輯思維,而且取決于人的形象思維。 隨著信息 可視化技術的出現(xiàn),常常就是重大科學發(fā)現(xiàn)的前奏。 (3)實物化法表示火山噴射溫度、物體裂紋擴展特性等。應用實例如 : (1)區(qū)域填充法表示云雨分布、醫(yī)學 CT 圖等。 : 用色彩或灰度來描述不同區(qū)域的數(shù)值的方法。 (2)矢量化 /符號化法表示矢量、梯度、風力等。其具體使用技術有 :曲線表示技術、網(wǎng)絡結構技術、粒子跟蹤技術、拓撲結構分析技術等。為了使人們能觀察清楚 ,并充分理解這些數(shù)據(jù) ,將這些數(shù)據(jù)從一個空間映射到另一個空間 ,如三維圖形通過透視變換映射成二維圖像空間 ?!?Data Visualization: The State of the Art》一書當中重點強調了各種應用領域與它們各自所特有的問題求解可視化技術方法之間的相互作用 [24]。其第二個前提就是利用人類感覺系統(tǒng)的廣闊帶寬來操縱和解釋錯綜復雜的過程、涉及不同學科領域的數(shù)據(jù)集以及來源多樣的大型抽象數(shù)據(jù)集合的模擬。 另一方面, Frits H. Post (2020)則 從計算機科學 的視角,將這一領域劃分為如下多個子領域 [24]:可視化算法與技術方法 、 立體可視化 、 信息可視化 、 多分辨率方法 、 建模技術方法 、 交互技術方法與體系架構 。一個常見的關注焦點就是信息的呈現(xiàn)。數(shù)據(jù)可視化指的是技術上較為高級的技術方法,而這些技術方法允許利用圖形、 圖像處理 、 計算機視覺 以及 用戶界面 ,通 過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及 動畫 的顯示,對數(shù)據(jù)加以可視化解釋。因此,目前人們正在逐漸接受這個同時涵蓋 科學可視化 與 信息可視化 領域的新生術語 —— “數(shù)據(jù)可視化 ”[25]。更近一些的時候,可視化也日益關注數(shù)據(jù),包括那些 來自 商業(yè) 、 財務 、 行政管理 、 數(shù)字媒體 等方面的大型異質性數(shù)據(jù)集合。因而,就需要高級的計算機圖形學技術與方法來處理和可視化這些規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)集 [24]。隨著計算機運算能力的迅速提升,人們建立了規(guī)模越來越大,復雜程度越來越高的數(shù)值 模型 ,從而造就了形形色色體積龐大的數(shù)值型數(shù)據(jù)集。布朗 (Maxine D. Brown)所編寫的 美國國家科學基金會報告《科學計算之中的可視化》 (Visualization in Scientific Computing)[25] ,對于這一領域產生了大幅度的促進和刺激。麥考梅 克 (Bruce H. McCormick)、 托馬斯 當時,人們利用計算機創(chuàng)建出了首批圖形圖表。 圖 自頂向下分析
點擊復制文檔內容
環(huán)評公示相關推薦
文庫吧 www.dybbs8.com
備案圖鄂ICP備17016276號-1