FLDA: Latent Dirichlet Allocation Based Unsteady Flow Analysis
FLDA: Latent Dirichlet Allocation Based Unsteady Flow Analysis
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FLDA：基于潜在狄利克雷分配的非定常流分析
DOI：
10.1109/tvcg.2014.2346416
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发表时间：
2014-12
影响因子：
5.2
通讯作者：
Li Sikun
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hong Fan;Lai Chufan;Guo Hanqi;Shen Enya;Yuan Xiaoru;Li Sikun
本文提出了一种新的非定常流场特征提取方法FLDA，该方法基于隐狄利克雷分配（LDA）模型。类似于文本分析中的主题建模，在我们的方法中，路径线和特征在一个给定的流场被定义为文档和词分别。流主题提取的基础上潜在的Dirichlet分配。与其他特征提取方法不同的是，我们的方法通过概率分配聚类路径线，同时将特征聚集到有意义的主题上。我们建立了一个原型系统，以支持我们提出的基于LDA的方法的非定常流场的探索。互动技术也被开发来探索提取的主题，并从数据中获得洞察力。我们进行案例研究，以证明我们所提出的方法的有效性。
In this paper, we present a novel feature extraction approach called FLDA for unsteady flow fields based on Latent Dirichlet allocation (LDA) model. Analogous to topic modeling in text analysis, in our approach, pathlines and features in a given flow field are defined as documents and words respectively. Flow topics are then extracted based on Latent Dirichlet allocation. Different from other feature extraction methods, our approach clusters pathlines with probabilistic assignment, and aggregates features to meaningful topics at the same time. We build a prototype system to support exploration of unsteady flow field with our proposed LDA-based method. Interactive techniques are also developed to explore the extracted topics and to gain insight from the data. We conduct case studies to demonstrate the effectiveness of our proposed approach.
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影响因子：
2.5
作者：
Tony McLoughlin;R. Laramee;R. Peikert;F. Post;Min Chen
通讯作者：
Tony McLoughlin;R. Laramee;R. Peikert;F. Post;Min Chen
DOI：
10.1109/tvcg.2008.167
发表时间：
2008-11
影响因子：
5.2
作者：
L. Linsen;Tran Van Long;Paul Rosenthal;S. Rosswog
通讯作者：
L. Linsen;Tran Van Long;Paul Rosenthal;S. Rosswog
影响因子：
3.5
作者：
Inselberg, Alfred
通讯作者：
Inselberg, Alfred
DOI：
10.1109/pacificvis.2011.5742369
发表时间：
2011-03
期刊：
2011 IEEE Pacific Visualization Symposium
影响因子：
--
作者：
Cheng-Kai Chen;Chaoli Wang;K. Ma;A. Wittenberg
通讯作者：
Cheng-Kai Chen;Chaoli Wang;K. Ma;A. Wittenberg
影响因子：
1.8
作者：
W. Kendall;Jian Huang;T. Peterka
通讯作者：
W. Kendall;Jian Huang;T. Peterka