本书是研究可视化信息融合和模式识别的专著，研究的出发点是针对复杂系统中定性与定量信息的转换和融合问题，研究过程中发现，基于多元统计描述分析中图表示方法是处理多传感器信息融合的有效工具。为了使多维数据多元图表示理论更加系统和完整，本书还分门别类地介绍了各种多元图的理论及其应用。

本书共分15章：第1章至第4章讨论测量定义和一般性信息融合问题、可视化技术、符号化测量理论和模糊传感器；第5章和第6章阐述多维数据传统多元统计图表示和多维数据的多元图表示数学原理；第7章和第8章阐述多维数据的降维和信息融合方法及多维数据的聚类和分类；第9章至第14章阐述平行坐标、诺模图、雷达图、脸谱图、Lorenz散点图、星座图的基本理论和实际应用；第15章阐述基于多元图表示原理的癌症和中医证候诊断方法。

本书适合于生物医学工程、生物信息学、仪器科学与技术、自动化科学与技术、计算机科学与技术、信息处理科学与技术等领域的大学生、研究生和相关领域从事科学研究、工程技术工作的人员阅读。还特别适合于作为从事多传感器信息融合、状态监测、模式识别、可视化技术、数据挖掘、医学诊断、地质勘探、质量评价、环境。监测、复杂系统研究、经济管理和心理学研究工作人员的参考书。

第1章 绪论

 1.1 关于测量定义问题的讨论

1.1.1 传统测量的定义

1.1.2 测量结果符号化表示的需求背景

1.1.3 新的测量定义

 1.2 多传感器信息融合技术

1.2.1 信息融合的定义

1.2.2 信息融合的3个层次

1.2.3 信息融合的功能模型及技术实现基础

1.2.4 多传感器信息融合的特点

 1.3 信息融合的目的及应用领域

1.3.1 信息融合在军事中的应用

1.3.2 信息融合在工业中的应用

1.3.3 信息融合在其他领域中的应用

 1.4 多元统计分析与多元数据图表示法

1.4.1 多元统计分析

1.4.2 多元统计主要研究内容

1.4.3 多元数据图表示法

 1.5 本书的内容与结构

第2章 信息可视化技术

第3章 符号化测量理论

第4章 模糊传感器

第5章 多维数据的传统多元统计图表示

第6章 多维数据的多元统计图表示数学原理

第7章 多维数据降维和信息融合方法

第8章 多维数据的聚类与分类

第9章 平行坐标理论及其应用

第10章 诺模图原理及其应用

第11章 雷达图及其应用

第12章 脸谱图及其应用

第13章 Lorenz散点图及其应用

第14章 星座图及其应用

第15章 基于多元图表示原理的癌症和中医证候诊断方法

参考文献