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封面设计的符号空间 被引量：10
1
作者 张安鸿 徐人平 《包装工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第4期60-64,共5页
　符号化空间解析有效揭示了封面设计对书籍内质的反映过程,有助于封面设计构思的多维化,并引发对封面设计新的解构。通过引入符号的组合与聚合概念从横、纵两方面对封面设计的空间意义进行解析,并结合作者的设计实例加以阐明,从而形成... 　符号化空间解析有效揭示了封面设计对书籍内质的反映过程,有助于封面设计构思的多维化,并引发对封面设计新的解构。通过引入符号的组合与聚合概念从横、纵两方面对封面设计的空间意义进行解析,并结合作者的设计实例加以阐明,从而形成封面设计的符号化理解。 展开更多
关键词 封面设计 符号 组合与聚合
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基于Delaunay三角网模型的点军标群聚合显示方法 被引量：5
2
作者 黄亚锋 张航峰 王志坚 《中国电子科学研究院学报》 2013年第4期418-422,共5页
从视觉分辨原则出发,以空间邻近图为支撑几何构造,提出点状军标群聚合显示新方法。该方法首先以Delaunay三角网为工具,计算点状军标群空间邻近关系,生成空间邻近图,而后基于利用视觉分辨原则,基于空间邻近图通过连接边剪枝、群组聚类和... 从视觉分辨原则出发,以空间邻近图为支撑几何构造,提出点状军标群聚合显示新方法。该方法首先以Delaunay三角网为工具,计算点状军标群空间邻近关系,生成空间邻近图,而后基于利用视觉分辨原则,基于空间邻近图通过连接边剪枝、群组聚类和显示替换等步骤实现聚合显示。仿真实验结果表明,该方法能够有效解决点状军标空间占位冲突,而且在多比例尺聚合显示条件下,保持聚合结果层次性,符合视觉认知规律。 展开更多
关键词 点军标群 聚合显示 DELAUNAY三角网 视觉分辨原则
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共享的记忆:传统文化与科技美学激荡的媒介仪式——《2022北京冬奥会开幕式》的符号学分析 被引量：1
3
作者 郭梦雅 梁鑫泉 何苗 《浙江体育科学》 2023年第3期37-42,93,共7页
以符号聚合理论为基础,考察国际性体育运动开幕式在构建群众认同、传递民族观念方面的影响,仪式是符号的表现形式。随着全球化的发展与深入,奥运会开幕式通过仪式化的时空建构,向受众传递奥运主办国对“共同体”的殷殷期盼。采用符号学... 以符号聚合理论为基础,考察国际性体育运动开幕式在构建群众认同、传递民族观念方面的影响,仪式是符号的表现形式。随着全球化的发展与深入,奥运会开幕式通过仪式化的时空建构,向受众传递奥运主办国对“共同体”的殷殷期盼。采用符号学幻想主题分析方法,探讨网络社群在观看《2022北京冬奥会开幕式》视频时如何分享意见、共享符号,传递奥运美学。研究通过对文化象征、精神概念、科技呈现等仪式符号的复诵,以“浪漫、诗意兼具现代性的传统文化”与“科技美学铸造下的北京冬奥会”两个幻想类型相互编织,最终形成“一起向未来的新时代”修辞视野,使中华民族包容、和平、发展的形象在仪式中得以构建,并借此机会向全世界表述中国希冀和平、共克时艰之心,邀请一同构建人类命运共同体。 展开更多
关键词 媒介仪式 民族主义 对外传播 幻想主题分析 符号聚合
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基于趋势距离的时间序列符号聚合近似表示方法 被引量：2
4
作者 何勰绯 万加富 《科技通报》 2018年第1期202-205,211,共5页
针对传统趋势分析方法的不足之处,以及序列段内部趋势信息缺失的问题,本文提出一种改进的基于趋势距离的时间序列符号聚合近似表示方法。具体主要基于序列段起点值与终点值,利用趋势距离对不同趋势的差异性进行量化分析。通过趋势和均... 针对传统趋势分析方法的不足之处,以及序列段内部趋势信息缺失的问题,本文提出一种改进的基于趋势距离的时间序列符号聚合近似表示方法。具体主要基于序列段起点值与终点值,利用趋势距离对不同趋势的差异性进行量化分析。通过趋势和均值信息对低维序列共同描述,与此同时,又提出了新的距离度量法,从理论角度充分证明,时间序列距离度量方法基于趋势距离时,不但可满足下界需求,并且与原方法相比,其下界紧凑性更好。比较分析结果证明,与原符号近似表示法相比,本文提出的基于趋势距离的时间序列符号近似表示法更有优势。 展开更多
关键词 趋势距离 时间序列 符号聚合 序列段
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基于MIC和MA-LSTNet的超短期电力负荷预测模型
5
作者 龚钢军 蔡贺 +1 位作者 杨佳轩 何建军 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期1-12,共12页
在多元时序超短期电力负荷预测中,各变量之间往往存在长期和短期两种时间模式,而长短期时间序列网络(LSTNet)可以提取天气因素与负荷之间的短期变化和长期趋势,提高了预测的精度。本文建立了基于最大信息系数(MIC)和采用多头注意力机制... 在多元时序超短期电力负荷预测中,各变量之间往往存在长期和短期两种时间模式,而长短期时间序列网络(LSTNet)可以提取天气因素与负荷之间的短期变化和长期趋势,提高了预测的精度。本文建立了基于最大信息系数(MIC)和采用多头注意力机制的长短期时间序列网络(MA-LSTNet)的超短期负荷预测模型。首先,利用最大信息系数分析天气变量在各负荷滞后时段与预测序列的相关性,使用符号聚合近似(SAX)量化相关性曲线,对天气变量进行最优选择,减少模型输入冗余;其次,对长短期时间序列网络进行了改进,提出了采用多头注意力机制的长短期时间序列网络,通过在非线性部分加入自注意力层,实现了对于非季节性、非周期性的长短期时间模式的提取。截至目前与其它模型相比,本文提出的模型具有最佳的预测性能。 展开更多
关键词 长短期模式 最大信息系数 循环跳过层 注意力机制 符号聚合近似
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融合波动率的时序数据符号聚合近似方法探究 被引量：1
6
作者 鲁法明 王琳 +2 位作者 包云霞 李昂 曾庆田 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期3120-3130,共11页
为解决传统符号聚合近似方法分析时序数据时丢失序列波动形态信息的问题,提出一种融合波动信息的时间序列符号聚合近似方法。该方法在传统符号化方法的基础上定义波动率指标来同时量化时间序列的波动幅度和变化趋势信息,用融合波动率的... 为解决传统符号聚合近似方法分析时序数据时丢失序列波动形态信息的问题,提出一种融合波动信息的时间序列符号聚合近似方法。该方法在传统符号化方法的基础上定义波动率指标来同时量化时间序列的波动幅度和变化趋势信息,用融合波动率的符号矢量近似刻画子序列,在此基础上给出一种新的时间序列距离度量方法。以此度量方法为基础,提出时间序列的相似性计算和分类方法,并在公开数据集上进行了分类学习实验。实验结果表明,所提方法在绝大部分数据集上获得了较传统符号聚合近似方法更好的分类准确率,尤其在时间序列具有明显的局部波动或明显的上升、下降趋势时。 展开更多
关键词 时间序列分析 符号聚合近似 生产线数据分析 分类学习
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