Chernoff脸谱图的改进

目的 Chernoff脸谱图在进行脸部容貌对应变量的分配时 ,不同作图者会有不同的选择 ,从而产生不同的分组结果。本文尝试对此做出改进。方法 通过实例介绍该方法的具体步骤。并将该方法的分类结果与聚类分析作比较。结果 该方法的分类结果与聚类分析的分类结果非常相似。结论 改进了的脸谱图法使脸谱图的变量分配问题变得较为简单并且可以得到较好的分类结果。

多维度战略数据的Chernoff脸谱图表示方法与实证研究

针对实际需要,提出一种将经过适度简化的Chernoff脸谱图应用于多维度战略数据分析的方法,在脸谱图的指标变量分配方面提出基于熵权的最重要指标分配法。以此Chernoff脸谱图为可视化工具,对珠江三角洲地区惠州、中山、江门三个地级市2008年度的主要经济战略指标数据进行实证对比分析,验证该方法的有效性与实用性。

一种通过变量分配改进脸谱图的思路与方法研究

针对现有Chernoff脸谱图(以下简称脸谱图)的绘制过程并未考虑变量分配对其最终表达能力的影响,本文尝试提出改进脸谱图的思路。首先通过人类对不同脸谱图物件(包括脸部器官和发型等)的识别敏感度进行降序排序;其次对变量的变异程度依方差、变异系数、极差同样进行降序排序;再次依强强结合的原则将变异程度高的变量分配到识别敏感度高的(变异程度低的变量则分配到识别敏感度低的)构件上,实现脸谱图的改进,增强脸谱图的表达能力;最后利用人体尺寸数据与树叶轮廓数据对几个方案进行比较,得出基于方差与极差的变量分配所得到的脸谱图明显优于现行基于变量随机分配的脸谱图的结论。

应用多变量脸谱图进行河流与湖泊表层沉积物重金属污染状况的综合对比研究

依据沉积学原理和水体沉积物重金属的环境地球化学特征,将地积累指数与改进的多变量Chernoff脸谱图相结合,选择江西德兴铜矿附近的乐安江表层沉积物以及德国西南部Mannheim和Worms周围若干湖泊的表层沉积物作为研究对象,开展不同地域、不同类型水体沉积物中重金属积累的对比分析和污染状况的综合性定量评价.多变量脸谱图能清晰地反映出两区域沉积物中重金属的污染特征和空间分布模式.

应用脸谱图与地积累指数法综合评价沉积物中重金属污染的研究

本文根据沉积学原理和重金属的环境化学特性及国际上新发展的重金属污染评价方法与多变量图表示法——脸谱图相结合,对本溪市区段河道沉积物中重金属的污染状况及不同重金属的积累程度进行了综合性的评价研究。本研究的特点在于从脸谱图上可以直观地看出各河段不同重金属的地积累程度和污染情况。结果表明,太子河本溪市区河道沉积物中重金属污染是严重的,必须采取相应的治理措施。

一种K-均值脸谱图聚类新算法

Chernoff脸谱图简单,类似卡通画,能图形化地表示多元数据。但脸谱图聚类算法具有主观性的巨大的对比工作量,脸谱特征分配困难。因此,本文提出一种新的脸谱图聚类算法,它合并了K均值聚类或模糊G均值聚类算法。IRIS和蔬菜油数据集的实验结果表明新算法优于传统的聚类算法。

茶汤中微量元素含量的多变量样本图分析法——脸谱图

本文对64个茶叶样品茶汤中12个微量元素的ICP光谱测定结果(共768个数据),采用多变量样本图示法中的脸谱图(face graph)来表达与分析其特征。从本文中可见到脸谱图容易使人理解这些数据,并可醒目地看出它们的规律性。随茶叶品质由优至劣,营养元素Mg、K、P、Zn含量由高到低,Al则由低到高,其它Ca、Cu、Mn、Ni、Pb、S含量在一定范围之内,但无明显的规律性。

着装脸谱图的分类新算法

基于多元统计图表示的脸谱图方法和最小均值分类器的思想,提出了最近脸谱图分类器新方法。针对脸谱图不能有效表达数据样本维数的特点,提出了着装脸谱图,并给出了新的图形特征:面积特征和重心特征。针对脸谱图分类器的主观性,提出了利用最近均值分类器实现脸谱图图形特征的自动分类。8种真实数据集的实验结果证明了该方法的有效性。

用脸谱图对太子河本溪市区段河流沉积物中重金属污染进行评价的研究

本文将沉积学原理及国际上新发展的两种重金属污染评价方法与多变量的图表示法——脸谱图相结合,对太子河本溪市区段河道沉积物中重金属的污染状况及潜在生态危害进行了综合性的评价研究。从脸谱图上可以直观地看出各采样点重金属的污染情况和潜在生态危害程度。从研究结果可以看出,太子河本溪市区段河道沉积物中重金属的污染是很严重的。

切尔诺夫脸谱图表现中国各省生活质量

本文根据已有评价体系思想,选取人均GDP,森林覆盖率等数据,首次运用切尔诺夫脸谱图在地图上直观表现中国各省国民幸福状况,并运用因子分析计算出各省国民幸福指数(national happiness index,NHI)。从代表各省幸福状况脸谱图的"表情"差异,可以明显看出中国国民幸福程度呈现不平衡分布,东部较中、西部呈现明显优势。因子分析的结果表明经济因子、环境因子、教育因子和社会因子是影响中国国民幸福程度的四大方面,进而由因子得分计算出中国31个省份幸福指数。通过对人均GDP及国民幸福指数的比较发现一个地区经济越发达,人们所感到的幸福程度就相对越高。因此,发展经济仍是提升国民幸福指数的有效方式。

由均匀染色导出的强Chernoff界（英文）

本文研究了相关变量的Chernoff问题.利用相关变量构造图的方法,利用均匀染色的结果,获得了更强的Chernoff界,推广了Chernoff不等式在相关随机变量的不等式下的界.

神头鬼面——中国最早的脸谱造型

本文从大英博物馆藏晚唐五代《行道天王图》出发 ,讨论中国戏曲脸谱的起源 ,认为脸谱源于唐代业已存在的“涂面” ,而非人们通常所说的“代面”所戴的面具。尤其是鬼魅的造型 ,均采取脸谱式的涂面。后代所称“脸谱” ,也专属净丑行当 ,其造型根据主要出于民间文艺的文化艺术内涵 ,其内在精神与《行道天王图》一脉相承。

上市公司财务多元化图动态跟踪研究——以钢铁行业2003年至2007年为例

本文提出了利用综合评价方法与Chernoff脸谱图相结合来动态跟踪评价上市公司的财务状况,并以深、沪两市钢铁行业30家上市公司2003-2007年的财务数据为例进行了实证分析。结果表明:脸谱图不仅能够形象反映上市公司的财务状况,并且可以很好地动态反映不同时期财务状况的变化情况。

粉墨忠奸话京剧脸谱

脸谱非小技,凡一人之身份、年纪、性情美丑皆昭然于一面。至于摹写须眉,点染丹青均有谱可依。方正为整,邪癖点破,少壮做方,老衰成圆,无一形不寓褒贬;红忠、白奸、绿莽、黑憨,无一色不辨忠奸。

京剧脸谱艺术

脸谱是中国传统戏曲中用各种颜色在演员面部所勾画成的特殊谱式图案,净、丑是采用脸谱作为面部化装的两种主要角色。脸谱的用途是表明人物的面容、性格特征,以丰富舞台美术色彩,

脸谱法原理及其应用

脸谱法的基本原理是把多个变量经过适当变换,一一对应表现为人脸的各个部位(五官、脸形等)、由于每组数据的不同,可构画出各种不同的面部表情,这样便能十分直观和形象地表现出各组不同的多元数据的主要特性或倾向,并加以比较区别。在很多场合,人们往往需要掌握一个系统的总体形象,而非详尽的数据。有时“模糊”比“精确”更能合理地描述事物本质,直观的形象比繁琐的数据更能说明问题。因此,脸谱法堪称为一种有效而实用的工具。

画脸谱

我画脸谱是在纸上,而不是在脸上或其他什么上面。当然,我不是画家,又非演员,之所以喜欢上画脸谱是因为我是个戏迷。我常想我的脸谱“情结”喻为戏迷的爱屋及乌更为恰当。

神的面容,人的品格——梁山一百单八将脸谱

流传在西北地区民间的脸谱,有社火脸谱、戏剧脸谱、跳神傩舞脸谱等.这些脸谱图样尺寸大小不一,有巴掌大小的,有一尺左右的,也有二尺以上的.梁山一百单八将脸谱图,是民间塑刻社火面具时,采用的标准设计图样,它一般长约35厘米,高55厘米以上.这些脸谱纹样具有表达人物外貌、性格、品格、身份特征的指向,其勾划、涂色等都有固定的格式.

《教你画脸谱》指导文教学设计(三年级适用)

指导文对培养学生的思维能力和表达能力具有重的作用.《教你画脸谱》的指导文写作是美术课与语文课的有效融合,能让学生在京剧脸谱的学习中掌握指导文的写作领,使课堂教学一举两得.在教学过程中,教师引导学生认识脸谱色彩、用色彩画脸谱、写画脸谱过程,逐层深入,使学生的艺术鉴赏能力和语言表达都能得到提高.