1、高维体数据进行有效压缩以保障其存储效率已经成为近几十年国内外学者研究热点。多个领域中均涉及到体数据应用，例如，医学领域中采用计算机断层扫描技术获得数据，气象领域中雷达回波数据，飓风时序仿真数据，科学计算产生核爆仿真数据等。因此对体数据压缩研究对多个领域均有巨大经济效益和社会效益。年香农在通信数学理论中提出了香农范诺编码，这是近代压缩技术开端。随着科技发展，数据压缩算法也逐渐走向成熟，被广泛应用在图像压缩与音视频压缩等研究领域。近年来在体数据压缩领域，也涌现出了许多新颖压缩算法。比较常用体数据压缩方法是使用主成分分析方法对体数据进行降维，通过保留少量具有代表性维度，保证其整体特性不变从而达到压缩目。另外在体数据压缩时，可以利用小波变换在多尺度上对数据进行多分辨率分解，生成不同频域和时域子块数据，来达到压缩目，和分别在小波变换理论。

2、学硕士学位论文目录摘要第章绪论研究背景与意义国内外研究现状主要研究内容论文组织结构第二章多变量数据压缩与数据可视分析多变量体数据压缩理论概述多变量体数据概念数据压缩概念数据压缩性能指标多变量分析方法数据可视分析理论概述可视分析理论概述可视分析研究方向与相关技术基于运动轨迹可视分析本章小节第三章多变量体数据近似无损压缩引言机器学习相关概念和方法线性回归模型核方法半监督学习和主动学习完美哈希算法基于主动学习压缩算法目标函数多变量体数据压缩基于半监督学习多变量体数据重构选取特征向量半监督学习模型对体数据重构后误差建立哈希表万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文实验结果与分析算法示意图实验结果本章小结第四章轨迹数据异常检测可视分析引言轨迹数据空间集合时间集合对象集合轨迹异常检测轨迹异常检测定义常用轨迹异常检测方法基于轨迹异常检测可视分析。

3、数据进行分析。因此，如何从这些海量数据中提取有用信息进万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文行分析，并且能够从分析结果中发现所研究数据背后隐藏规律，已成为大数据时代下人类所面临项严峻挑战。其中可视化分析技术作为个近几年来新兴研究领域，成为了分析海量数据有效途径。可视分析是由多学科交叉发展而产生，利用交互处理计算机图像处理和图形学技术，使科研人员发现数据和信息内部隐藏信息，提高对海量信息认识。综上所述，大规模体数据压缩不仅可以高效处理各种大规模体数据，而且可以降低对硬件需求从而节约成本另外信息数据可视分析也成为大数据时代下个热门问题。毫无疑问，对可视数据压缩与分析问题已顺应大数据时代到来而兴起。国内外研究现状随着信息化技术发展以及信息采集设备普及，所采集体数据信息量越来越丰富，体数据维度不断增高，导致体数据规模越来越大。如何对多变。

4、缩技术开端。随着科技发展，数据压缩算法也逐渐走向成熟，被广泛应用在图像压缩与音视频压缩等研究领域。近年来在体数据压缩领域，也涌现出了许多新颖压缩算法。比较常用体数据压缩方法是使用主成分分析方法对体数据进行降维，通过保留少量具有代表性维度，保证其整体特性不变从而达到压缩目。另外在体数据压缩时，可以利用小波变换在多尺度上对数据进行多分辨率分解，生成不同频域和时域子块数据，来达到压缩目，和分别在小波变换理论基础上提出了不同体数据压缩方法。年和提出了基于矢量量化体数据压缩算法。由于简单矢量量化算法获得重构质量较差，年等人在牺牲压缩比前提下对矢量量化算法进行了改进。年赵利平，肖德贵，李肯立等人采用分类策略对体数据进行分类，然后对不同类别分别进行压缩和解压缩。以上针对多变量体数据压缩方面研究基本上都是有损压缩，在体数万方数据杭州电子科技大。

5、人们分析数据和科研工作带了来极大便利。但是，随着多变量高维体数据出现以及分辨率提高，数据量急剧增加，如何有效及方便存储处理和可视化分析这些庞大而又复杂数据，就成为了亟待解决问题。传统直接存储方式在存储数据时含有大量数据冗余信息，造成了严重空间浪费，并且对重新绘制以及网络传输造成了定困难。尽管可以升级硬件设备来暂时缓解这个问题，但是成本会大大增加。由于体数据之间往往存在很大相关性，并且会有定冗余信息，所以解决数据空间占用率大个有效办法就是利用压缩算法剔除数据之间冗余信息，从而减少数据存储空间。另外随着信息化发展，积累数据越来越多，数据量已经从级别跃升到乃至级别。例如，全球每天产生互联网流量，两千多亿封电子邮件和亿条信用卡交易记录等。除了需要对大规模数据进行压缩以保障数据存储效率和网络传输外，更迫切需求是如何采用有效分析手段对海量。

6、基础上提出了不同体数据压缩方法。年和提出了基于矢量量化体数据压缩算法。由于简单矢量量化算法获得重构质量较差，年等人在牺牲压缩比前提下对矢量量化算法进行了改进。年赵利平，肖德贵，李肯立等人采用分类策略对体数据进行分类，然后对不同类别分别进行压缩和解压缩。以上针对多变量体数据压缩方面研究基本上都是有损压缩，在体数,钟晓,马少平等数据挖掘综述模式识别与人工智能,万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文附录作者在读期间发表学术论文及参加科研项目发表学术论文漆琳智张超吴向阳引导滤波单幅图像前景精确提取发表于杭州电子科技大学学报，已经录用。万方数据可视数据压缩与分析作者张超学位授予单位杭州电子科技大学引用本文格式张超可视数据压缩与分析学位论文硕士硕士学位论文题目可视数据压缩与分析研究生张超专业计算机软件与理。

7、获取和显示地图数据基于核密度估计异常检测异常轨迹可视增强轨迹异常检测可视分析轨迹异常检测可视分析系统实现方式轨迹数据预处理基于核密度估计轨迹异常检测基于深度光晕线条绘制方法可视增强本章小结第五章总结与展望本文工作总结今后工作展望致谢参考文献附录万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文第章绪论研究背景与意义数据有十分悠久历史，最简单数据莫过于数字，人们用数字记录下观察结果便形成了数据，当然数据也可以是文字图像声音等。在过去十年中，由于互联网技术飞速发展和信息采集设备数量快速增加，导致了数据量激增，使世界处于种信息爆炸状态之中，现在人们所经历数据增长速度已经远远超过了整个人类历史上任何时候。也正因如此，“大数据时代”已经到来了，“大数据”也成为时下最热门词汇。伴随着大数据时代到来，人们可以分析数据量越来越多，但也面临着前所未有大量挑战。

8、具有代表性体素并用方法对原始体数据进行降维，然后利用半监督学习方法进行体数据重构，这是初步有损压缩第二步，保留有损压缩中偏离原始体数据较大误差值，对于保留误差值根据完美哈希函数建立哈希表第三步，将有损压缩结果与误差值哈希表相结合实现近似无损压缩。其次，针对运动轨迹数据本文设计了个轨迹异常检测系统。首先在轨迹异常检测阶段，本文将基于核密度估计异常检测方法运用到轨迹异常可视分析中，充分考虑了其异常轨迹数据局部特性然后在轨迹线条绘制阶段，针对轨迹线条数量较多时视觉混乱现象，本文采用了基于深度光晕方法绘制线条，有效增强了可视分析效果。关键词多变量体数据，主动学习，半监督学习，近似无损压缩，运动轨迹数据，轨迹异常检测，可视分析万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文目录摘要第章绪论研究背景与意义国内外研究。

9、从前数据统计以及数据分析等工作由科研工作者统计学方面专家数据分析师等全权负责，但在当今这个大数据环境下，大规模数据只有在被合理采集解读和表达之后才能完美展现这些数据背后所蕴藏信息，所以如何对大规模数据进行有效存储与合理分析成为大数据时代下个热门问题。针对大规模数据存储问题，其中个比较好解决方法就是对数据进行压缩以降低存储空间，在原有硬件条件下存储更多数据针对数据分析问题，可视分析技术可以形象将原始杂乱数据在二维空间或三维空间进行显示，为人们分析数据带来了极大便利。随着传感器以及其他数据采集设备出现，数据采集信息量越来越丰富，我们可以将这些数据信息以多变量体数据形式呈现出来。体数据所采集般是三维空间中信息，在对体数据分析时，可以利用数据可视化技术将三维体数据以二维图像形式表现出来，有效揭示了体数据内部空间分布和结构关系等信息，为。

10、允许查阅和借阅论文学校可以公布论文全部或部分内容，可以允许采用影印缩印或其它复制手段保存论文。保密论文在解密后遵守此规定论文作者签名日期年月日指导教师签名日期年月日万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文摘要信息化飞速发展，不仅导致记录信息数据规模越来越大，而且数据形式也朝着高维多源和多态方向发展。如今世界正处于种数据爆炸状态之中，数据增长速度已远远超过了人类历史上任何时候，如何对这些规模巨大并且多样性数据进行有效存储与分析，已成为项严峻挑战。针对数据压缩与分析，本文研究了多变量体数据压缩和运动轨迹数据异常检测可视分析，其中涉及了机器学习完美哈希函数异常检测可视分析等技术。本文主要研究工作如下首先，针对多变量体数据本文提出了种机器学习与完美哈希算法相结合近似无损压缩算法。其压缩算法主要分为三步第步，利用主动学习方法选取原始体数据中。

11、现状主要研究内容论文组织结构第二章多变量数据压缩与数据可视分析多变量体数据压缩理论概述多变量体数据概念数据压缩概念数据压缩性能指标多变量分析方法数据可视分析理论概述可视分析理论概述可视分析研究方向与相关技术基于运动轨迹可视分析本章小节第三章多变量体数据近似无损压缩引言机器学习相关概念和方法线性回归模型核方法半监督学习和主动学习完美哈希算法基于主动学习压缩算法目标函数多变量体数据压缩基于半监督学习多变量体数据重构选取特征向量半监督学习模型对体数据重构后误差建立哈希表万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文实验结果与分析算法示意图实验结果本章小结第四章轨迹数据异常检测可视分析引言轨迹数据空间集合时间集合对象集合轨迹异常检测轨迹异常检测定义常用轨迹异常检测方法基于轨迹异常检测可视分析获取和显示地图数据基于核密度估计异常检测异常轨迹可视增。

12、论指导教师吴向阳副教授完成日期年月万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文可视数据压缩与分析研究生张超指导教师吴向阳副教授年月万方数据,万方数据杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明所呈交学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得成果。除文中已经注明引用内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过作品或成果。对本文研究做出重要贡献个人和集体，均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。论文作者签名日期年月日学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文复印件。

参考资料：

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[2]诚信考试主题课件（优） 编号40（第20页，发表于2022-06-25）

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