卷积神经网络表征可视化研究综述

近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,由于分布式的特征编码和越来越复杂的模型结构,人们始终无法准确理解卷积神经网络模型内部知识表示,以及促使其做出特定决策的潜在原因.另一方面,卷积神经网络模型在一些高风险领域的应用,也要求对其决策原因进行充分了解,方能获取用户信任.因此,卷积神经网络的可解释性问题逐渐受到关注.研究人员针对性地提出了一系列用于理解和解释卷积神经网络的方法,包括事后解释方法和构建自解释的模型等,这些方法各有侧重和优势,从多方面对卷积神经网络进行特征分析和决策解释.表征可视化是其中一种重要的卷积神经网络可解释性方法,能够对卷积神经网络所学特征及输入–输出之间的相关关系以视觉的方式呈现,从而快速获取对卷积神经网络内部特征和决策的理解,具有过程简单和效果直观的特点.对近年来卷积神经网络表征可视化领域的相关文献进行了综合性回顾,按照以下几个方面组织内容:表征可视化研究的提起、相关概念及内容、可视化方法、可视化的效果评估及可视化的应用,重点关注了表征可视化方法的分类及算法的具体过程.最后是总结和对该领域仍存在的难点及未来研究趋势进行了展望.

赤霞珠葡萄酒颜色相关物质分析及可视化表征

选取新疆天山北麓产区赤霞珠干红葡萄酒从酒精发酵结束至最终色泽衰退(深紫红色-黄褐色)过程中10款样品为试材,测定葡萄酒的基础理化指标、CIELab参数、多酚类物质含量、总色素、聚合色素等指标,针对其进行皮尔逊相关性分析,基于存在相关性的基础上利用偏最小二乘法-判别分析筛选样品的特征指标,最终利用可视化表征直观反映酒体颜色及特征指标相对含量。结果表明,基础理化指标、多酚类物质含量等指标与CIELab参数之间均呈现相关性。偏最小二乘法-判别分析和CIELab颜色空间表征及二维灰度图表明,酒体呈现紫红色时,酒体的主要特征指标为L^(*)(57.97~81.21)、总单宁含量(4322.66~4385.43 mg/L)。酒体呈现胭脂红色时,酒体的主要特征指标为a^(*)(14.69~16.41)、总酚含量(2157.59~2983.46 mg/L)、总单宁含量(3302.57~3459.51 mg/L)。酒体呈现宝石红色时,酒体的主要特征指标为a^(*)(18.13~20.52)、苹果酸含量(1.10~1.40 g/L)、单宁含量(4558.06~4652.22 mg/L)。酒体呈现砖红色时,酒体的主要特征指标为总单宁含量(4762.08~5185.81 mg/L)、总酚含量(3568.87~3809.33 mg/L)。当总酚含量低于2000 mg/L时,酒体黄化程度严重且不再适宜陈酿。该方法直观反映了不同色泽赤霞珠葡萄酒颜色及其特征指标信息,能够良好鉴别区分不同色泽赤霞珠葡萄酒,为构建新疆天山北麓产区不同色泽赤霞珠葡萄酒评价体系奠定基础。

利用微距技术与数字化实验可视化表征“溶解”概念

“溶解”是化学学科的核心概念之一,但因其过程的微观抽象性,学生常存在大量的概念学习障碍。为了突破“溶解”概念学习的障碍,基于TQVC概念认知模型,利用手持技术将“溶解”概念转化为电导率与温度的曲线表征,并结合手机、微型显微镜的微距技术记录不同物质的微观溶解过程,进而促进学生对溶解概念的建构,转变学生对溶解的迷思概念。

视觉学习视角下的语言可视化表征与教学应用

视觉学习是一种新型的、符合现代数字一代成长的学习范式,也是图像化生存时代知识呈现可视化的必然趋势。它正在改变着课堂教学,特别是外语学习者获取知识的方式。语言知识的可视化是语言知识类型呈现、传递和习得的智能化,是一种新的教学理念和实践。在外语教学中,借助可视化手段,可以有效增强显性知识和隐性知识的表征效果及促进二者之间的相互转化,从而实现知识传递,培养创新思维,促进语言知识的学得与习得。

页岩小层水平井对比及其构造三维可视化表征

页岩气建产区是以平台+水平井的井工厂模式运营的,利用水平井开展页岩小层对比及其结构与构造建模,在目前还是一项亟待攻关的技术难题。在解析页岩小层结构特征基础上,建立了页岩小层分层模式和水平井测井多井三维可视化对比方法,依靠井-震结合,实现了页岩小层结构与层面构造的三维建模,形成了井工厂模式下页岩气建产区小层结构与层面构造三维可视化表征新技术。成功完成了四川盆地W页岩气田某典型建产区6个页岩小层分层模式的建立、水平井多井可视化对比,以及页岩小层结构与7个小层层面构造模型的建立。在证实该技术实用性及可靠性的同时,还为研究区后期的精细化生产管理提供了构造模型基础。

烃类污染物晕染场地质统计学描述及可视化表征--以某集油站储罐区渗漏污染检测为例

石油烃的污染是黄土高原地表覆盖区土壤污染的一个重要种类。对某土壤层中烃类污染物纵、横向进行了检测分析,对其烃类污染物晕染场的污染程度运用地质统计学进行了变差函数计算。研究工作依托Voxler平台可视化技术,对采样污染物数据进行了三维可视化的描述表征。充分利用场地中不同深度的样品数据,定量化的研究了有机烃类污染体在不同浓度条件下的空间染布形态,建立了三维晕染模型;通过多层次、多角度剖切以及三维污染晕染分析,探索了有机烃类污染在地表土壤空间中的散播方式,为三维可视化技术(voxler为例)在污染物扩散建模中的应用进行了有益的探索。该方法区别于传统污染治理多采用平面二维图对污染情况表征,直观的三维可视化展现污染物晕染体的空间形态,为下一步的污染治理分析指明了方向。

可视化表征与学生投入的相关性研究

图像时代的到来,要求学生必须具备视觉学习能力。可视化表征是实现视觉学习的路径。以形象思维见长的高职学生在通过可视化表征进行视觉学习方面具有独特的优势。以福建某高职院校广告专业学生为对象,通过针对性的可视化表征教学策略的引导和实施,采用行动研究法,进行线下教学成果的质性分析和线上学习平台数据的量性分析,得出可视化表征能够促进学生的情感投入、认知投入和行为投入。

初级视皮层神经元集群对拓扑特征响应的可视化表征

神经元集群响应的高维特性是脑机制研究面临的主要困难之一.拓扑特征是图像的基本特征之一,为了有效表征高维的神经元集群响应的拓扑特征特性,提出了一种基于三维自组织映射网络采用RGB颜色特征表征神经元集群响应的动态可视化方法,分析多通道微电极阵列采集的大鼠初级视觉皮层(V1区)神经元集群信号,进而研究了V1区神经元集群对图形拓扑特征的响应特性.通过与主成分分析(PCA)方法进行对比发现:该方法能够有效表征V1区神经元集群对拓扑结构的时序动态响应特征,表征方式形象直观,具有一定的优越性.

基于知识可视化视觉表征理论的在线开放课程教学资源设计

将知识可视化运用到在线开放课程教学资源设计中,有利于学习者快速、正确地理解知识内容并形成长期记忆。基于知识可视化视觉表征理论,介绍在线开放课程教学资源可视化表征类型、知识可视化工具,构建课程资源可视化框架和知识点可视化设计表,最后基于设计表在餐饮实务在线开放课程中开展个案应用。

国内数字图书馆信息可视化研究进展:核心内容

文章用文献分析法归纳了109篇文献内容,从可视化表征、可视化机制和信息资源组织三方面阐述了国内数字图书馆信息可视化核心内容研究进展。可视化表征主要从信息浏览、信息检索及信息资源组织三方面研究其表征内容、形式及实现技术、方法与工具;可视化机制主要研究信息浏览、信息检索与信息资源组织可视化实现过程;信息资源组织主要研究数字图书馆空间、属性信息资源的采集、处理与存储。

高校思想政治理论课教学中的知识可视化表征研究

研究高校思想政治理论课教学中知识可视化的表征方式具有重要意义。高校思想政治理论课教师恰当运用知识可视化表征方式进行教学需要从以下维度入手:选择表征方式的三关联,运用表征方式的三原则,实现表征效果的三路径。如此,对高校思想政治理论课教师进行可视化教学提出了更高要求,需要掌握知识可视化表征的多学科理论基础,提高知识可视化表征教学设计能力,拓宽知识可视化表征途径。

可视化工具在信息科技教学中的实践应用探索

可视化表征利用图示工具,将事物或思考的过程等转化为形象的视觉表征形式。本研究分析了知识可视化、思维可视化的内涵及常用的可视化表征工具,结合信息科技课程特点和新课标要求,挖掘可视化表征的作用机理和应用价值,辅以多元化的教学实例举例说明,期望为信息科技老师在教学中应用可视化工具落实课程核心素养提供参考。

高中化学教科书中微观可视化表征的发展研究

运用内容分析法,分析近30年以来,不同时期人教版4套高中化学教科书中微观可视化表征的特征.教科书中微观可视化表征分析类目包括构图类型、呈现方式、图形标记、立体程度、图文结合和表征水平.定量分析揭示了不同历史时期人教版教科书中微观可视化6个维度的历史变迁.

创建可视化知识表征培养生物学科核心素养——以“细胞膜的结构与功能”教学设计为例

在"细胞膜结构和功能"一节教学中,通过整合科学史设计一系列问题串,引发学生深度思考,培养科学探究能力;同时,创建可视化知识表征实现高效的信息传达和深度的思维发展,培养生物学科核心素养.

论多种语言可视表征在基础法语教学中的应用

随着图像化技术和数字多媒体技术的发展,知识可视手段呈现多样化,视觉学习将成为今后学习的重要方式,也将成为外语教学中的新理念。法语基础教学中以语言结构知识为主包含一定的程序性知识,两种知识必须用恰当的形式进行表征才能优化知识传递效果。多样化的表征形式可以构建全方位的、立体的语言知识可视化表征系统,打破传统课堂单一、线性的知识表征模式,促进知识的有效传递,因此,在法语基础教学中依托先进技术手段,采用多种可视化表征形式,能够为优化教学效果提供助力。

基于ECharts的可视化通用视觉语言分析

归纳总结数据可视化的通用视觉语言,方便ECharts平台的使用者快速了解和应用数据可视化。通过图形化方法来定量、定性地表达数据内容特征,根据数据类型和属性对ECharts平台的可视化表征语法及视觉编码呈现进行分析。总结归纳出ECharts平台的可视化通用视觉语言。掌握ECharts平台的可视化通用视觉语言,可以使该平台成为一个更为广泛的跨学科交流工具。

国内可视化搜索引擎研究进展:核心内容

[目的/意义]从可视化表征、可视化机制、可视化资源组织3方面揭示国内可视化搜索引擎研究进展。[方法/过程]文章用内容分析法归纳了185篇文献内容,从可视化表征、可视化机制、可视化资源组织3方面阐述了国内可视化搜索引擎研究进展。[结果/结论]可视化表征主要研究表征对象及形式、表征方法;可视化机制主要研究特征提取、数据分析、可视化映射和视图变换;可视化资源组织主要研究信息采集和数据预处理。

国内可视化电子商务研究进展

文章用内容分析法归纳了55篇文献内容,揭示了可视化电子商务内涵、核心内容及研究框架,并从理论基础、核心内容、实践应用三方面阐述了国内可视化电子商务研究进展。

超高效液相色谱-傅里叶变换离子回旋共振质谱法解析溶解性有机质的化学多样性

采用傅里叶变换离子回旋共振质谱(FT-ICR MS)结合四极检测技术,对水体、气溶胶和土壤样品中溶解性有机质(DOM)进行在线超高效液相色谱(UPLC)-质谱分析。3种环境样品主要组成为强极性含盐化合物、富氧低饱和度的单宁酸类化合物、低氧高饱和度的木质素类化合物及蛋白/氨基糖类化合物。UPLC-FT-ICR MS适合分析DOM的分子组成,在水体、气溶胶和土壤DOM中能够有效匹配分子式的质谱峰数目分别为12 027、15 593和8 029个。质谱数据经可视化处理后发现,水体样品的特有组分主要出现在0.1<O/C<0.5、1.0<H/C<1.7区域,为低氧高饱和度的木质素组分;气溶胶样品的特有组分主要出现在0.4<O/C<1.0、1.5<H/C<2.0区域,属于碳水化合物的分布范围;土壤样品在不同极性洗脱段有不同的特有组分,亲水段的特有组分主要出现在0.6<O/C<1.0、0.5<H/C<1.0区域,为单宁酸类化合物,而疏水段的特有组分主要为木质素类化合物。本研究以探索的方式,提出了采用UPLC-FT-ICR MS分析环境体系DOM的方法,选用不同极性的流动相利用UPLC对环境样品中的DOM进行分离,并结合高分辨质谱分析,表征了DOM分离为不同极性组分后的分子组成以及其可能的化合物类型,为揭示更全面的DOM分子组成提供了技术支持。

电子情报侦察人机界面中实时脉冲数据可视化

针对部分电子情报侦察设备中出现的实时脉冲数据显示滚屏问题,按照人机工程学相关理论,以人的信息处理模型为基础,从人机界面信息传递的角度阐述了该问题产生的原因及后果。根据电子情报侦察中脉冲描述字参数的特点及相互关系,采用多种可视化形式对实时脉冲数据所含有的宏观信息进行展现,并在此基础上结合机器自动脉冲分选结果的反馈来对数据进行标识区分,形成了不同层级情报之间的相互印证,提高了电子情报侦察人机界面信息传递的效率,增强了交互的友好性,从而为电子对抗人机工程理论研究与实践应用提供了重要参考。