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一种基于时序多变量数据的模式提取与演化可视分析方法，引入多种异常检测和聚类方法，考虑数据的整体演化规律，挖掘数据中稳定不变的常规模式以及多种异常现象。结合可视化隐喻表达和多图联动机制，设计PEVis可视分析系统，支持从整体概览到潜在模式感知，最终实现对细节进行探索的多层级可视推理，帮助分析人员快速概览数据中的模式和异常，以及从关键特征的角度进行异常原因的深入探索。

支持从整体概览到潜在模式感知，最终实现对细节进行探索的多层级可视推理，帮助分析人员快速概览数据中的模式和异常，以及从关键特征的角度进行异常原因的深入探索。

本发明引入异常检测和聚类方法，考虑数据的整体演化规律，挖掘数据中稳定不变的常规模式以及多种异常现象，经济效益可观。

本发明能够帮助用户直观感知常规模式和异常事件的演化规律，可应用于数据可视化与可视分析领域。

智能大数据可视化与可视分析团队主要研究方向是融合人工智能方法与可视分析技术解决应用领域的交叉学科问题，在多源异构大数据建模、交通轨迹数据分析、交互可视化技术等方面取得了丰富研究成果，包括基于网约车数据的交通拥堵点识别与分析、空气质量时序模式查询、城市群空气质量时空演化模式可视分析等。团队负责人张慧杰教授，博士生导师，是IEEE会员、中国计算机学会CCF高级会员、中国图象图形学学会（CSIG）可视化与可视分析专委会常务委员，主要从事科学可视化、信息可视化、可视分析、深度学习模型可解释性等方面的研究工作，在国内外学术期刊和会议上发表论文60余篇，获发明专利授权6项，出版学术专著1部，主持国家自然科学基金面上项目2项，主持国家自然科学基金青年项目，吉林省科技厅重点研发项目，教育部博士点基金项目，人力资源和社会保障部项目等10余项。团队主要成员包括吕程、白静涵、蔺依铭、曲德展、邵威璋、任珂、付佳等29人，团队曾连续多次在ChinaVis数据可视分析挑战赛中获一、二、三等奖、在可视化领域顶级会议IEEE VIS 2019可视分析挑战赛获得“具有丰富视觉编码的集成工具奖”。

该成果属于授权国家发明专利，尚未进行技术转化落地，有助于推动数据可视化与可视分析领域的发展，帮助用户快速感知常规模式和异常事件的演化规律。

项目符合本计划定位要求，具有一定的技术成熟度，应用前景较好，建议项目能够加速推动技术转化与落地应用。