航班延误特征可视分析方法

为分析航班延误发生规律,提出一种数学模型联合多视图协同的可视分析方法。对SEIR传染病传播模型进行调整,建立航班延误传播模型分析延误的传播特征,在此基础上,运用频繁子图挖掘算法提取延误频繁模式;设计基于中点分割的地图网络图、矩阵热力图和时序图,分析延误的时空分布特征;设计VA-FDC系统用于方法验证。实验结果表明,VA-FDC能够有效分析航班延误时空分布特征,依据航班延误传播模型准确描述延误传播特征,为相关部门有效措施的制定提供借鉴。

自适应初始光子收集半径的卡方渐进光子映射

卡方渐进光子映射(chi-squared progressive photon mapping, CPPM)使用K近邻法(K nearest neighbor, KNN)为命中点确定初始半径,导致图像中光照均匀区域的噪点及明暗交界区域和焦散区域的模糊。针对此问题,提出一种计算光子映射初始半径的算法,自适应地为各命中点确定初始半径:为CPPM算法增加预处理环节,根据对光子分布的均匀程度的检验及对高频区域的筛选为命中点设置初始半径,以保证光照均匀区域的命中点保持在大半径上,光照变化区域的命中点半径快速下降。实验结果表明,改进算法减少了光子映射算法的方差和偏差,提高了渲染效果。

区域机场群航班运营模式多角度可视分析

针对区域机场群内客运流量不均衡和协同性差的问题,提出多角度获取机场群航班运营模式的可视分析方法。设计网格化两层空间树图避免同一视图呈现大规模通航数据时细节信息的丢失,设计机场运营日模式聚类分析方法避免数据时序特征分析的不完整,设计机场容量曲线视图有效估计机场容量。结合层次聚类法和多视图协同分析,设计VA-AirportsOM系统,实现航班运营模式从概览到细节的探索式分析。案例分析和用户测评表明上述可视分析方法能有效帮助分析人员快速获取机场群存在的问题及各机场出现异常情况的时间节点,从而对机场协同做出指导性建议。

基于数据流模型的航线网络结构可视分析方法

针对航线网络结构多维属性关联分析问题,提出一种基于数据流模型的多视图协同网络结构可视分析方法。引入数据流模型,增强多维数据分析时的交互和多视图协同效果;构建基于数据流模型的航线网络结构可视分析系统用于方法验证。该方法对比和实验结果表明,利用航线网络数据流实时交互和多视图协同分析网络结构数据,完成聚类、相关性、异常值分析任务,能更好地分析数据之间的关联关系,有助于理解航线网络的结构和特征。最后,通过以上方法分析网络结构特点与不足,提出航线网络优化建议,能更好地帮助用户完成可视分析任务,探索数据分布特征、发现多维数据之间的关联关系。

基于分层的边折叠节点链接法

为兼顾网络结构地理空间特征的同时,减轻视觉混乱和密度位置信息丢失的问题,文中对节点链接方法进行改进,给出基于分层的边折叠网络可视化方法。首先,在对节点位置布局时,采用位置固定的节点链接法保证地理空间特征;其次,结合用户交互,从边折叠的角度改进节点链接法,从而缓解常规节点链接法的遮挡交叉和信息丢失问题;最后,以中国航线网络进行实例验证。结果表明,与节点位置固定的节点链接法和基于力引导的节点链接法相比,改进的节点链接法极大地降低了交叉点数量,能够有效缓解边遮挡引起的视觉混乱问题,提高网络可视化的效果和准确性。

面向多维时空航班数据的渐进式可视分析方法

航班在实际运营中频繁地调整,对航空公司运营会产生不良的影响,运用可视分析方法分析历史航班的运营特征,可以发现航班计划中存在的缺陷,为航班计划调整提供支撑。该文设计面向多维时空航班数据的FlightOM-Vis系统,支持自上而下渐进式分析航班运营特征:采用多视图展示信息;融合面向数据多个维度的聚类分析方法;保留分析结果的上下文信息;提供丰富的交互工具。实验采用东方航空公司航班数据集进行验证,结果表明该系统能够协助分析人员快速挖掘隐藏在数据子集中的航班运营特征,根据可视化结果做出指导性建议。

基于特征融合的轻量级新残差人脸识别方法

针对现有轻量级模型在嵌入式设备的人脸识别应用中存在识别精度难以提升的问题,提出一种融合人脸对齐关键特征点信息的轻量级新残差网络模型(Lightweight New Residual Network,LNRN).LNRN利用深度残差网络结构能够解决网络退化且避免干扰因素影响的优势,结合人脸对齐环节产生的关键特征点信息,对深度残差网络结构进行简化和合理设计,实现对关键特征信息和全局信息的提取.为避免特征提取过程中丢失重要特征信息,该模型在新残差网络中加入结合空间和通道的注意力机制进行辅助.在公开的四个标准人脸数据集上的仿真实验表明,该模型识别速度在接近主流轻量级人脸识别方法的同时,平均识别精度比MobiFace提高了0.6%.

一种改进的立体云模拟方法

提出了一种改进的立体云模拟方法。它建立在Gardner的椭球模型基础之上,对其在模型的使用和模型填充方面作了改进和扩展。根据此模型建立的立体云模拟系统能够模拟出单朵云、积云、云海等不同的立体云现象,并且能够实现立体云的穿越,弥补了Gardner方法的不足。同时,给出了一些云彩生成过程中有关动态控制的关键问题和难点的解决方法。

OBB层次结构及其应用加速算法的研究

层次包围盒在碰撞检测中的应用对于提高碰撞检测精确度以及减少碰撞检测复杂度起着十分重要的作用。该文介绍了OBB包围盒的计算、相交测试以及构造方法,将一种加速碰撞检测搜索算法与其结合,并且讨论了时间复杂度。

一种基于稀疏分段的协同过滤推荐算法

针对数据强稀疏性严重制约协同过滤算法推荐准确性的问题,提出基于稀疏分段的改进方法。首先利用基于迭代预测的支持向量回归在解决小样本高维数据中的优势,对稀疏的U-I矩阵中相对弱稀疏的密集数据部分预测缺失评分,然后使用基于项目的插补协同过滤方法预测剩余数据的缺失评分。在多个公开数据集中的实验表明,该方法适用于强稀疏数据集的推荐,与基于项目协同过滤比较可取得较好的预测结果。

虚拟人实时运动控制的研究

为在虚拟环境中再现逼真的人体运动，对虚拟人的实时运动控制进行了研究．简单阐述了对虚拟人体的几何建模和运动建模．在传统人体动画控制技术的基础上，提出了虚拟人行为的高、低两层控制策略，实现了虚拟人行为的智能化——在低层运动控制部分，通过关键帧，正向、逆向运动学和简单动力学适当结合的多重控制技术对人体的关节直接控制，实现了周期地步行、跑步等移动动作；在高层运动控制中，研究了避免碰撞障碍物的路径规划和接近目标时步伐调整功能．

基于用户自定义兴趣区的飞行员眼动数据可视分析方法

针对传统基于兴趣区的可视化方法在分析飞行员眼动数据过程中无法关注细节的问题,提出了一种基于用户自定义兴趣区的眼动数据可视分析方法。首先,根据具体的分析任务,引入对任务背景图像的自我划分和定义;然后,在此基础上,结合多种辅助视图和交互手段,设计并实现了面向飞行员培训的眼动数据可视分析系统,帮助分析人员分析不同的飞行员之间的眼动差异,最后通过案例分析,证明了可视分析方法的有效性和分析系统的实用性。实验结果表明,较传统方法来说,所提方法增加了分析人员在分析过程中的主动性,在整体和局部方面,支持分析人员对任务背景进行细节的探索,增加了分析人员分析数据的多角度性,让分析人员能够结合整体发现飞行学员在训练过程中认知困难的部分,进而制定更有针对性、更有效的训练课程。

一种针对MLT的采样分布改进方法

为了解决Metropolis光线追踪算法随机采样分布的稀疏性导致的生成图像随机噪声问题,提出了一种基于采样分布的突变策略.改进方法将采样过程分为两个阶段对Metropolis光线追踪算法进行改进,通过一阶段采样分布矩阵对二阶段突变策略进行影响,在当前采样点的8邻域像素位置进行小范围采样.在满足细节平衡条件的同时,设置多个采样点的标量贡献函数平均值比值为接收概率.结果表明,在相同渲染时间下改进算法生成的图像较原方法噪声更少,与目前较好的改进算法效果相当.通过改进突变策略的方式解决了间接光照场景中噪声较大的问题.

一种大场景环境下降雪和积雪仿真的新方法

在分析已有的降雪和积雪模拟方法的基础上,提出了一种大场景环境下降雪和积雪模拟的新方法。将降雪和积雪过程看成雪景模拟的两个阶段,分别用不同的方法进行模拟。在降雪方面,引入粒子的旋转,粒子动态纹理和动态颜色等,提高了降雪模拟的真实性和灵活性;在积雪方面,引入噪声技术,解决了已有积雪模拟方法不能用于大场景模拟的问题。实验表明,降雪积雪模拟方法模拟效果真实,实时性良好,适合大场景尤其是飞行模拟系统中。

基于方差过滤的改进多通路Metropolis光线传输算法

为了解决多通路Metropolis光线传输算法启动偏差的问题,使其快速从任意分布到达稳定分布,提出一种方差过滤的改进算法.首先存储预采样阶段得到的高贡献样本;其次对样本进行方差判断;最后保留贡献高且方差小的一定数量的样本作为种子样本进入正式采样.采用不同算法在不同场景下进行实验,结果表明,在直接光照和混合光照的场景下,该算法可以更快的速度产生噪声更少的结果.

一种凹多边形凸分解的全局剖分算法

提出了一种凹多边形凸分解的全局剖分算法。首先对局部剖分算法的原理及存在的问题进行了阐述,并对基于正负法搜索可视点串的算法进行了更正和改进,然后利用改进的权函数从全局剖分的角度选择最优的剖分点进行剖分。同局部剖分算法相比,提高了剖分后所得的多边形形态质量。该算法主要作为轮廓偏置算法的前期处理算法,对原轮廓进行分解,提高了原轮廓多边形进行轮廓偏置算法的运行效率。

基于YOLO的多尺度并行人脸检测算法

针对通用目标检测方法YOLO(you only look once)直接应用到人脸检测中存在召回率不够高、定位不够准确的问题,提出一种由密集到稀疏的多尺度并行的网络结构。通过不同尺度的网络检测不同尺寸的人脸,解决召回率不够高的问题,通过平均多尺度网络的检测结果解决定位不够准确的问题。引入中心损失函数,减小类内距离,进一步提高分类准确率。实验结果表明,在不同的数据集上,该方法的召回率及定位准确性相对于YOLO有所提高,检测精度接近主流方法的同时检测速度具有明显优势。

资源分配的改进Slope One算法

相对于传统的个性化推荐算法,Slope One简洁高效,而且算法复杂度较低,但是该算法过多的依赖于项目评价数目,目标项目的评分预测是全局相关的,考虑了全部的用户,也就是说并没有明显的针对目标用户,首先根据全局中所有的用户对所有项目与目标项目的评分计算平均差值,目标用户对目标项目的评分利用该差值来预测,那么与目标用户兴趣完全相反的用户也会被计算在内,进而导致预测结果的偏差,针对这一不足,提出一种资源分配的用户相似性度量方法,增加相似用户的权重而改进Slope One算法,然后在标准的Movie Lens数据集上进行试验测试,试验的结果表明改进后的算法在一定程度上提高了预测的精度.

轮廓线位置关系判定的改进算法

通过对射线法和坐标极值法的原理和存在的问题进行分析,对已有的轮廓线走向判定算法进行简化,结合射线法和坐标极值法的优点,提出一种改进的轮廓线位置关系判定算法。该算法主要包括4个部分:内外轮廓线的区分、调整轮廓线的走向、轮廓线的包容识别和轮廓树的构建。通过实验验证,改进的算法能够更正已有算法中存在的问题,同时能够获得较好的运行效率。

一种虚拟人漫游虚拟环境的路径规划算法

提出了虚拟人在3D障碍环境中进行漫游的路径规划算法，该算法以虚拟环境的表示为基础。首先，把虚拟环境离散化为3D单元格，用八叉树表示由此形成的环境图；然后，用启发式宽度优先搜索算法进行路径规划，产生从初始位置到目标位置的最优路径，引导虚拟人对环境进行漫游。算法的可行性和有效性经过了实验验证。