基于聚类的流场简化.pdf

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1、基于聚类的流场简化关梦园2015年1月中图分类号：UDC分类号：基于聚类的流场简化作者姓名关梦园学院名称计算机学院指导教师张文耀答辩委员会主席沈建冰申请学位工学硕士学科专业计算机科学与技术学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年1月FlowFieldSimplificationBasedonClusteringCandidateName：MengyuanGuanSchoolorDepartment:SchoolofComputerScienceFacultyMentor:WenyaoZhangChair,ThesisCommittee：Prof.JianbingSh

2、enDegreeApplied:MasterofEngineeringMajor：ComputerScienceandTechnologyDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：January，2015研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在

3、学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要基于聚类的流场可视化是流场可视化的常用方法，也是近年来信息可视化领域的研究热点之一。传统的流场聚类可视化方法能够对流场进行简化处理，但是难以从简化结果观察出流场的原始特征。为此，本文提出了突出特征的流场聚类简化方法。该方法在流场区域放置流线，然后采用流线作为流场区域的分界线，由此克服了传统方法只能将流场区域分割为凸多边形区域的不足。在此基础上，以流线之间的相似性作为区域相似性测度，通过k-means方法对流场进行分区聚类，较好的保持了流场特征。最后，针对k-means聚类需要提前设定k

4、值的问题，采用流线相似性作为聚类相似性测度，实现了自底向上的流场合并聚类，在保持流场特征的前提下对流场进行了分层聚类简化，取得了较好的可视化效果。论文所完成的主要工作内容如下：（1）针对二维流场分区局限于凸多边形的问题，提出一种基于流线相似性的自顶向下分割流场的方法，该方法通过选取分割区域的几何中心处的代表向量构造中间场，计算中间场与原始场之间的流线相似性来确定下一步放置流线的种子点。最终形成一个保持流场特征的自顶向下的分层聚类结果。（2）利用k-means聚类方法，研究了不同的流线相似性测度对流场聚类结果的影响。利用不同的流线相似性度量方法对流场进行聚类，通过对不同方法

5、下的聚类结果的分析，找到了特征保持程度较高的流线相似性度量方法。（3）利用流线之间的欧式距离作为衡量流线相似性的方法，采取自底向上分层合并聚类的方法对流场进行聚类简化，克服了k-means聚类需要提前设定k值的不足。关键词：流场可视化；聚类；分层；流场特征I北京理工大学硕士学位论文AbstractClustering-basedflowvisualizationisoneofhotresearchtopicsinscientificvisualization.Traditionalclustering-basedmethodsfor2Dflowvisualizations

6、ufferfromtheproblemthattheyarehardtodisplaytheoriginalfeaturesoftheflowfield.Forthisreason,thispaperfirstlypresentsafeature-emphasizedclusteringmethodfor2Dvectorfields,wherestreamlinesareplacedtopartitiontheoriginalfield.Duetothenatureofstreamlines,thismethodovercomesthedisadvantageofothe

7、rmethodswheretheflowfieldcanonlybedividedintoconvexpolygonregions.Onthisbasis,thesimilarityofstreamlinesisusedasthesimilarityoffieldregions,andtheregionsarefurtherclusteredbyk-meansmethod.Bythismeans,featuresofflowfieldsarewellpreservedintheresults.Finally,abottom-u