基于电子病历的乳腺癌群组与治疗方案可视分析

乳腺癌是当前最常见的恶性肿瘤之一,其电子病历数据可用于挖掘隐含规律,对治疗与预后分析有重要意义。通过与乳腺科医生合作,选择合适的预测模型和可视化方法,搭建了一个基于电子病历的乳腺癌群组和治疗方案可视分析系统。首先,对具有高维属性的病人进行降维和聚类处理,形成病人群组,并采用南丁格尔图、词云和时间轴可视化方法,直观展示病人群组间特征的差异;然后,用支持向量机(support vector machine,SVM)模型预测治疗方案,用平行坐标、矩阵热力图和分类图分别展示属性相关性、训练后的特征权重和预测结果;最后,用真实案例验证了系统在群组分析、治疗方案及病人属性关联分析中的有效性,从而较好地帮助医生选择合适的治疗方案。     

概率语言多属性群决策方法及其在新型智慧城市市民获得感评价中的应用

针对公众参与的语言信息多属性群决策问题，研究了考虑参与者满意度的概率语言多属性群决策方法。首先，根据参与者的语言评价信息确定并规范化概率语言决策矩阵。然后，对大群体进行共识分析，由最大化参与者群体的满意度构建线性规划模型，确定参与者群组的权重；构造正、负理想方案的评价向量，构建多目标规划模型，用拉格朗日乘子法求解属性权重；定义各方案的加权贴近度，并以此对方案进行排序和优选。最后，通过新型智慧城市市民获得感评价案例验证了模型的可行性和有效性。     

实施电子病历,大力促进医院信息化建设

介绍电子病历的应用现状，分析电子病历需要解决的问题和当前主要的研究方向，并归纳出电子病历系统的体系结构，说明实施电子病历对医院信息化建设的至关重要性．     

基于着色模型实时构造的海洋流场动态流线可视化方法研究

为了实现海洋流场流向、流速等特征信息的直观高效可视化表达，提出了一种基于着色模型实时构造的海洋流场动态流线可视化方法。设计了一种可适应三维纹理的流线属性信息存储结构，构建面向动态流线的着色模型并进行流线实时构造，实现复杂海洋流场的动态可视化表达。实验结果表明，相较于静态流线可视化方法和基于动态图元的流线可视化方法，该方法显著提高了流场海量数据集的可读性以及流场可视化的渲染效率与表达效果，更直观、流畅地反映了流场的时空特征和复杂动态过程。     

基于几何特征的三维参数化轮胎花纹模型检索

三维轮胎花纹模型检索是计算机辅助花纹设计的关键。提出了一种基于非精确邻接图匹配和Cluster Tree的检索方法，利用三维花纹设计参数和几何特征提高检索效率。将B-rep格式的轮胎花纹模型转化为属性邻接图，通过计算边相容度，对两个属性邻接图进行非精确匹配，计算其图相似度；通过设计参数对花纹数据库进行空间划分和递归聚类，构建以Cluster Tree为子树的索引结构，借助几何特征提升拓扑结构相近的花纹模型的区分度。将方法应用于自主开发的三维花纹设计软件平台，结果显示，检索精度和检索效率均较现有通用CAD检索模型高。     

一种基于百度指数的城市日游客规模预测方法

百度指数数据为预测游客规模提供了新思路。以杭州市为例，首先研究新浪微博签到数据与统计年鉴中实际游客量的关系，用新浪微博签到人数模拟实际旅游人数，建立杭州市日游客规模自回归移动平均（auto regressive moving average,ARMA）模型，并进行预测；然后结合计量经济学中的协整检验和格兰杰因果关系检验，分析百度指数与微博签到人数之间的关系，利用百度指数空间分布特征及主成分分析后提取的3个解释变量构建向量自回归（vector auto regression,VAR）模型；最后比较了2个模型的预测精度。结果显示，百度指数存在地理空间属性，且与新浪微博签到人数互为格兰杰因果关系，存在1~23 d的滞后期。此外，相比ARMA模型，考虑了百度指数地理属性的VAR模型在样本期内的预测精度提高了13.1%，在样本期外的预测精度提高了27.9%。研究表明，百度指数的时间和空间属性对游客规模预测有重要意义和价值。     

一种基于百度指数的城市日游客规模预测方法

百度指数数据为预测游客规模提供了新思路。以杭州市为例，首先研究新浪微博签到数据与统计年鉴中实际游客量的关系，用新浪微博签到人数模拟实际旅游人数，建立杭州市日游客规模自回归移动平均（auto regressive moving average,ARMA）模型，并进行预测；然后结合计量经济学中的协整检验和格兰杰因果关系检验，分析百度指数与微博签到人数之间的关系，利用百度指数空间分布特征及主成分分析后提取的3个解释变量构建向量自回归（vector auto regression,VAR）模型；最后比较了2个模型的预测精度。结果显示，百度指数存在地理空间属性，且与新浪微博签到人数互为格兰杰因果关系，存在1~23 d的滞后期。此外，相比ARMA模型，考虑了百度指数地理属性的VAR模型在样本期内的预测精度提高了13.1%，在样本期外的预测精度提高了27.9%。研究表明，百度指数的时间和空间属性对游客规模预测有重要意义和价值。     

BP神经网络技术在移动通信客户信用分析中的应用

提出了一种移动通信客户信用预测评估的方法．该方法基于移动通信客户行为属性的统计分析，以其作为客户信用预测评估的依据，建立BP神经网络的训练和识别的模型．通过随机选择2003年8月全网数据(403206个客户)中3％作为样本进行训练，确定了网络模型参数，与已有的信用评估方法相比，该方法的泛化性能高，适用于大规模的客户信用评估，所得到的客户特征属性对移动通信客户信用研究提供了理论和实践的依据。     

基于最优质量传输的Focus+Context可视化

在分辨率有限的显示设备上，Focus+Context技术可用于大型复杂模型的可视化。提出了一种基于最优质量传输的Focus+Context可视化方法。通过最优质量传输映射，对自身进行体积变形，将源测度（体素）转换为传输成本最小的目标测度；将求解最优质量传输问题等价于凸优化过程，转换为计算几何中经典的幂Voronoi图计算。与现有方法相比，本文方法具有坚实的理论基础，保证了解的存在性、唯一性和平滑性；允许用户精确控制目标测度，选择多个形状不规则的聚焦区域，使产生的变形是全局平滑的，并可自由翻转。用于自医学应用和科学仿真的几项体数据集，证明了所提方法是有效和高效的。     

基于SEMMA的网络安全事件可视探索

网络安全可视化可直观地提取网络安全特征、全方位感知网络安全态势,但如何宏观把控网络安全的整体分析流程仍是一大研究难题。为此,引入了数据挖掘中经典的示例-探索-修改-模型-评估（sample-explore-modify-model-assess,SEMMA）分析范式,并结合网络安全可视化提出了一套通用的网络安全事件分析模型,将分析过程划分为数据处理、行为特征探索、异常对象定位、异常事件描述与行为模式关联分析等步骤,规范安全事件探索分析流程。在行为特征探索环节,用模糊C均值算法量化主机行为,识别网络资产结构;提出了用基于协议的节点链接图（protocol-based node link diagram,PBNLD）可视化表征形式构建网络通信模型,以提升大规模节点的绘制质量;以安全事件分析模型为指导,面向多源安全日志实例数据,搭建了网络安全事件可视探索系统,通过多视图协同与故事线回溯的方式实现网络资产划分、网络异常事件提取和攻击事件演化。最后,通过实验证明了分析模型的有效性。     

数字书法生成方法

将传统书法艺术用数字技术在电子屏幕上呈现，对于书法艺术的传播有重要意义。提出了一种数字书法生成技术，首先，通过在屏幕上采集毛笔书写的轨迹信息，根据不同的速度，分别使用卡尔曼滤波和二次样条曲线插值实现书写轨迹平滑；然后，使用基于真实书写的笔触形态还原方法，呈现具有较高还原度的书法笔迹；最后，为了更好地实现书法中飞白的效果，采用基于规则的方法对书法笔迹进行修饰。     

云端结合的书法大数据平台

基于文化强国的国家重大战略，为满足传承和创新我国传统文化这一重要需求，实现文化休闲与共享、书法普及与教育的具体目标，研发了基于大数据和人工智能等核心技术建构的云端结合的书法大数据平台。平台连通了线下和线上的信息通道，实现古代经典与当下书写的智能对接、线上与线下作品的共创共享以及个体创作与群体创作的有机结合。在此基础上，实现了数字书法创作与交流、作品集的生成与推广、线上线下协同创作、书法作品的智能竞技、书法创作数据分析等形式的智能书法服务。     

云端结合的书法大数据平台

基于文化强国的国家重大战略，为满足传承和创新我国传统文化这一重要需求，实现文化休闲与共享、书法普及与教育的具体目标，研发了基于大数据和人工智能等核心技术建构的云端结合的书法大数据平台。平台连通了线下和线上的信息通道，实现古代经典与当下书写的智能对接、线上与线下作品的共创共享以及个体创作与群体创作的有机结合。在此基础上，实现了数字书法创作与交流、作品集的生成与推广、线上线下协同创作、书法作品的智能竞技、书法创作数据分析等形式的智能书法服务。     

笔法与结构对楷书文字美学品质影响的量化研究

笔法与结构对文字观感的影响是中国书法文化的重要研究命题,也与数字书法领域审美评价技术相关联。但以往对该命题主要为定性讨论。本文结合计算机样条曲线及审美量表等技术,设计了一种实验方法对其进行量化研究。首先,选取78个高频字的6种有代表性的楷书体文字作为样品,自编软件并招募测试人员对其标注结构特征点,并用参数曲线建模输出“去除笔法”后的样品图,再进一步经严格定义的“统一结构”操作进行处理,共获得3组样品图,每组468幅。然后,编制审美量表,招募测试者以随机分配的方式对3组样品评测美感和风格。最后,对评测数据进行统计分析。结果显示,对于楷书文字的风格而言,笔法的影响远高于结构;对于文字的美感而言,笔法的作用也大于结构,但影响有限。该结果局限于实验选定的几种经典的楷书文字,且其定义的“去除笔法”和“统一结构”并不能完全涵盖以往经验理论中的相关概念范围。研究表明,自然学科的方法可用于研究书法学中的命题。     

文化遗产数字化展示与互动技术研究与进展

以计算机图形学、虚拟现实（VR)、增强现实(AR)、计算机动画等技术为支撑的数字文化遗产技术，为数字化记录、保存、展示和利用文化遗产提供了丰富的手段。结合笔者所在课题组近20 a在数字文化遗产方面的工作，对文化遗产数字化展示与互动技术的国内外发展现状进行了综述，对其中的关键技术，包括数字化建模、数字化呈现和人机互动进行了深入讨论，并介绍了笔者在京杭大运河虚拟漫游系统和清明上河图动画与互动系统实现中的经验。最后，讨论了面临的挑战和发展趋势。     

可编程信号源的设计

本文讨论了用微处理器构成可编程信号源的方法与技巧。这种信号源不仅本身可以输出各种模拟信号及数字信号,而且还可以由用户编程形成特有的函数波形。     

一种时序逻辑网络的快速设计方法

引用1984年尹克震提出的“开关函数的反演公式”,采用伪随机序列技术的思想,提出移位寄存器型时序逻辑网络的一种快速设计方法。     

基于全相位频谱分析的基因识别算法研究

为对未知基因序列的编码区进行预测, 利用基因编码区存在的频谱3-周期性质, 在传统的固定窗口长度滑动窗算法的基础上, 提出了一种改进型的基因识别算法. 新算法将全相位谱分析技术与多采样率数字信号处理技术相结合, 有效地降低了传统滑动窗算法中存在的截断效应, 减少了计算量并且可实现流水线操作. 最后通过计算机仿真将该算法所得结果与其他识别算法所得结果相比较, 结果表明该算法在核苷酸水平上有较高的预测准确性.     

基于人类视觉特性（HVS）的离散小波变换（DWT）数字水印算法

伴随着计算机网络通信技术的蓬勃发展,数字媒体数据的交换和传输变得日益简单且快捷.数字水印技术是一项将数字、序列号、图像标志等版权信息嵌入到数字产品信息中,用来保护数字产品版权和认证来源及完整性的新型技术.提出了一种基于人类视觉特性HVS的小波域盲数字水印算法,通过借鉴人类视觉特性HVS算法思想自适应的嵌入水印信息,能够很好地达到水印嵌入透明性和鲁棒性的平衡.通过Matlab软件实验仿真,表明该算法具有较好的透明性和鲁棒性.     

西游记皮影机器人的工业设计

本文通过对民间艺术与现代设计相结合、情趣化设计、人性化设计三原则的研究,在参赛机器人的形象设计过程中加入比间艺术——皮影的成份,将机构功能与皮影的特征和谐的融合起来,将传统艺术与现代机械相结合,演绎了一出中国特色的机器人皮影戏．将西游记的故事予以新的包装和情节,赋予机器人参赛团队情趣化特征,使之成为机器人比赛赛场上的“一抹亮色”．通过多重材质的选择,包括布料、工程塑料、PVC管等,打破了现在国内机器人外观设计的单一取材从而探索了一条机器人设计的创新之路．