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申请/专利权人：浙江大学;中国电力科学研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司

摘要：本发明公开了一种基于动态聚类的大量时序曲线可视化方法，包括如下步骤：首先读入大量时序曲线的集合；根据时间取值范围对曲线集合进行树状层次细分，形成一颗m叉树，定义并计算各曲线及曲线子段的k维特征向量和综合特征值F值，并按二维空间分布进行特定的排序，存储在结点上；基于特征向量对时序曲线集合实现初始聚类计算，将曲线整体分为指定聚类；在用户交互对曲线集合的二维观察视口矩形范围进行放大、缩小、平移等操作时，基于所建立的m叉树数据结构，快速查找经过当前视口范围的曲线段子集，基于综合特征值F值实现实时动态近似聚类，动态调整曲线集合的色彩映射方案，同时调整聚类内曲线的色彩饱和度和色调。本发明在对大量时序曲线进行可视化时，基于动态近似聚类方法，可以有效增强画面上曲线不同聚类之间以同聚类曲线之间的视觉可分辨度。

主权项：1.一种基于动态聚类的大量时序曲线可视化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、依次读取每个物理量在不同时刻的数据，形成时序曲线集合，根据时间序列的值对曲线集合在时间上进行对齐；并指定聚类数量C；步骤二、定义曲线或在某个时间区间内的曲线段的k个重要特征，形成用于定量描述曲线或曲线段的位置及形状的k维特征向量及综合特征值F；步骤三、在时间取值范围从上至下进行树状层次细分，形成一颗m叉树；将m叉树结点上对应时间细分子区间里的各曲线子段按空间分布进行特定的排序，并计算各曲线子段的k维特征向量和综合特征值F值，存储在结点上；步骤四、基于曲线及其细分曲线段上的k维特征向量，对完整的时序曲线集合实现聚类计算，将曲线整体分为C个聚类，根据所在聚类类别更新曲线或曲线段的综合特征值F；步骤五、根据曲线或曲线段的F值调整聚类内曲线的可视化颜色，绘制曲线集合的画面；步骤六、在用户交互对曲线集合的二维观察视口矩形范围进行操作时，基于建立的m叉树数据结构，快速查找经过当前视口范围的曲线段子集；步骤七、基于查找到的当前画面曲线段子集及其初始聚类数据，或进一步进行实时动态近似聚类，对前一画面曲线绘制的色彩映射方案进行微调，形成当前画面曲线绘制的色彩映射方案，以增强画面上曲线之间的视觉可分辨度。

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