5.1　基于几何代数子空间的升维变换原理
　5.2　基于图形特征的升维变换
　5.3　升维后的特征选取
　　5.3.1　特征选取思想
　　5.3.2　特征选择方法
　5.4　升维变换和特征选取的实验结果及分析
第6章　基于多元图的图形分类方法
　6.1　基于图形相异度的图形分类器
　　6.1.1　单原型图形分类器
　　6.1.2　近邻图形分类器
　6.2　基于平行坐标的平行筛可视化分类方法
　6.3　基于平行坐标的贝叶斯可视化分类方法
第7章　可视化分类原理的多维筛分类器
　7.1　多维筛分类器基本原理
　7.2　多维筛与传统可视化分类器的区别
　7.3　基于色度学空间的多元图表示
　　7.3.1　传统多元图表示的局限
　　7.3.2　色度学在多元图表示中的应用
　　7.3.3　色度多元图的生成方法
　7.4　基于域匹配思想的类域生成原理
　　7.4.1　经典分类界面生成算法分析
　　7.4.2　主动生长类域生成基本思想
　7.5　基于计算几何的主动生长分类界面形成
　　7.5.1　数据描述
　　7.5.2　一维空间下的主动生长
　　7.5.3　主动生长的等效算法
　　7.5.4　高维扩展
　7.6　域匹配空间的可视化信息
　7.7　基于粗糙度的子分类器权重计算
　　7.7.1　分类界面中的模糊性
　　7.7.2　特定类粗糙度计算
　　7.7.3　子分类器空间权重计算
　7.8　类空间规整度的计算几何组合分类器权重分配
　　7.8.1　分类界面中共生关系计算
　　7.8.2　子分类器规整度与权重计算
　7.9　多维筛分类器性能测试与评价
　　7.9.1　实验数据
　　7.9.2　不同加权方式测试
　　7.9.3　不同分类器对比实验
　　7.9.4　分类界面对比
第8章　基于知识可视化表示原理的模式识别方法
　8.1　属性偏序结构图
　　8.1.1　属性的基本特征
　　8.1.2　属性偏序结构图
　8.2　属性偏序结构图的生成
　　8.2.1　形式背景预处理
　　8.2.2　形式背景的覆盖优化
　　8.2.3　包含度
　　8.2.4　分层类坐标矩阵
　　8.2.5　偏序结构图的matlab生成算法
　8.3　属性偏序结构图在决策背景中的应用
　　8.3.1　泌尿系统疾病数据库
　　8.3.2　构建形式背景
　　8.3.3　可视化表示及知识发现
第9章　可视化技术的典型应用
　9.1　可视化技术在语音信号处理中的应用
　　9.1.1　语音信号的特征参数可视化
　　9.1.2　语音信号特征参数的二维可视化数据分析
　9.2　可视化技术在声诊中的应用
　　9.2.1　语谱图原理
　　9.2.2　语谱图的绘制步骤
　　9.2.3　基于语谱图的声诊举例
　9.3　可视化技术在多媒体智能信息处理系统的应用
　　9.3.1　多媒体智能信息处理系统简介
　　9.3.2　音频信息可视化的模式识别基础
　　9.3.3　基于音频内容的可视化方法
　9.4　复杂过程的信息可视化
　　9.4.1　焊接温度场的模拟
　　9.4.2　枝晶生长模拟
　9.5　文本可视化
　9.6　城市三维可视化
　9.7　医学图像可视化
　9.8　音乐可视化
第10章　可视化模式识别的蛋白质组学癌症诊断应用
　10.1　蛋白质组学质谱数据
　　10.1.1　seldi—tof ms的原理和质谱数据生成
　　10.1.2　蛋白质组学质谱数据的模式识别流程
　　10.1.3　蛋白质组学质谱数据预处理技术
　　10.1.4　蛋白质组学质谱数据预处理举例
　10.2　基于多元图图形特征的特征选取与分类
　　10.2.1　雷达图图形特征选取
　　10.2.2　雷达图的图形特征
　　10.2.3　基于雷达图的图形特征的癌症诊断
　10.3　径向坐标可视分析蛋白质组学质谱模式
　　10.3.1　二维径向坐标映射模型
　　10.3.2　径向坐标映射优化
　　10.3.3　本征维数的*大似然估计
　　10.3.4　三维径向坐标映射模型
　　10.3.5　质谱数据的实验结果与分析
参考文献

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