基于重叠社区发现的网络数据可视化优化方法研究与实现

伴随数据的迅猛增长,数据间关系变得错综复杂,给网络数据可视化带来了挑战。通过社区发现,凸显网络中的局部聚类特性可以提高可视化效果,而重叠社区的发现更贴近现实中的网络结构。具有简单高效执行速度快的Louvain算法是目前最常用的社区发现算法之一,但重叠社区的发现是其不足之处。为此,论文以Louvain算法为基础,结合基于谱映射的模糊C-means聚类算法改进社区发现算法,改进的算法利用谱映射将数据节点映射到欧几里得空间,以隶属度计算数据节点属于某个聚类的程度,由此可以允许同一数据属于多个不同的类,从而实现重叠社区结构的发现,最后基于所提出改进算法,使用主流布局算法中的FR模型对网络数据进行可视化。以模块度值作为评估指标,实验结果表明,论文提出的方法能够发现重叠社区,可以清晰地展示网络中的社区结构,在经典数据集上与传统重叠社区发现算法COPRA和CPM相比,模块度值得到提高。

国外农村职业教育研究:进展、主题与热点——基于WOS的文献计量分析

以科学引文数据库Web of Science核心合集为研究样本来源,选取1962年至今的248篇国外农村职业教育文献,以文献计量法为主,辅以内容分析,运用Hist Cite和Cite Space两款软件对研究进展、主题及热点进行可视化分析发现,国外农村职业教育研究主要有三个研究主题,即农村职业教育模式研究、农村职业教育实践性研究和农村职业教育项目研究,以及五个研究热点,即面向农村医疗行业的职业教育、技术赋能农村职业教育、农村劳动力素养培训、面向特殊人群的农村职业教育和跨部门合作。在此基础上,提出加强我国农村职业教育研究的建议:加强实证类研究;加强农村职业教育模式创新研究;加强新技术如何赋能农村职业教育发展研究;关注农村职业教育公平问题;联合多部门推进农村职业教育发展。

基于稀疏直接法的特征增强视觉SLAM算法

针对基于特征点的视觉同步定位与建图(SLAM)算法在低纹理环境下特征提取能力弱、定位精度降低和鲁棒性差的问题,本文提出了一种基于稀疏直接法的特征增强视觉SLAM算法。首先对图像序列进行预处理,提高算法的特征提取能力;然后融合基于图优化的稀疏直接法和特征点法求解位姿,在保证算法定位精度的前提下,提高算法的运行效率和鲁棒性。由TUM数据集的实验结果表明,本文提出的算法定位精度优于当前SLAM算法,在TUM数据集中纹理稀疏的场景下,该算法提取的特征点数目是ORB-SLAM2算法的9.6倍,平均每帧跟踪耗时减少了58%。

3种多导弹航迹规划算法的比较

多导弹航迹规划是一个约束条件众多、强耦合的复杂多目标优化与决策问题,能有效提高作战效能。充分考虑了禁飞区和威胁区的不同作用距离、威胁度以及目标战术价值等环境因素,分别采用基于扩展Voronoi图法、基于栅格法和基于可视图法研究了多导弹航迹规划问题。采用了相同的战场环境,从产生的航迹、仿真时间、导弹攻击目标的组合、总体航迹代价和导弹飞行时间等各方面进行比较,仿真结果证明了3种算法的有效性,且根据研究问题的不同有各自的侧重点。提出的算法对多导弹航迹规划的研究具有很高的应用价值,可实际应用在巡航导弹、无人机等无人飞行器的协同控制中。

高次幂Mandelbrot集艺术图形在纺织设计中的应用

运用非线性科学可视化方法,根据纺织纹饰图案特点,对部分高次幂Mandelbrot集艺术图形的产生方法进行了初步研究,并通过织造与印花试验,对将高次幂Mandelbrot集艺术图形转化为纺织纹饰艺术的可行性进行了初步探讨,获得了几点有益的启示。

矿井通风系统可视化程序设计原理

针对矿井通风系统特点,利用面向对象的程序设计方法,对矿井通风系统进行可视化进行程序设计,把矿井通风系统构成实体分成几类对象,通过对象间发送消息,解决双线条绘制巷道节点处自动处理问题,创新地实现矿井通风系统拓扑关系自动建立和维护。实现矿井通风系统属性数据采用数据库存储,利用面向对象编程的思想,对数据库指针对象进行封装,达到数据库和图形无缝连接。

网络环境下协同虚拟拆卸训练平台

为实现复杂装备拆卸的多人协同虚拟训练,规划其工作流程,提出网络环境下多人协同虚拟拆卸训练平台的体系框架.该框架采用基于拆卸混合图的协同拆卸管理方法,并给出协同拆卸过程中的多维拆卸信息及其可视化方法.通过实例说明协同虚拟拆卸训练原型系统的工作过程并验证其有效性.

国内移动图书馆研究热点可视化分析

以CNKI数据库中收录的504篇移动图书馆研究文献题录为数据样本,利用信息可视化分析软件Cite Space为工具,结合文献计量方法 ,绘制了国内移动图书馆研究领域的知识图谱,揭示了该领域研究的核心机构、代表作者、高被引文献以及研究热点,并介绍了主要研究成果。

采用基于结构特征的统计法识别火车车号

列车车号为标准粗印刷体。提出一种基于结构统计特征识别粗印刷体数字的新方法。其基于统计识别方法，在特征选择，判决函数确定及判决准则的制定中引入了结构法的思想。现场实际运行结果表明其识别率较高，抗干扰性较强。该方法也可以应用于同类数字信息的识别。

基于科学知识图谱的中国博物馆旅游研究述论

博物馆是文化象征与精神家园的载体,是人类知识与文明的记忆和传承。博物馆旅游是新兴的文化密集型旅游方式,是文化旅游发展长久生命力的支撑。本文以CNKI数据库中1953年—2019年间中国博物馆旅游的文献为研究对象,运用文献计量法,通过科学计量工具CiteSpace对相关数据进行分析和处理,刻画中国博物馆旅游研究的科学知识图谱,梳理博物馆旅游研究的文献产出、研究力量、研究热点、发展脉络等诸方面情况,以为博物馆旅游方面的相关研究和实践发展提供参考借鉴。

一种顾及障碍物的防火区最不利点计算算法研究

在实际建筑工程消防测绘中,对于最不利点(离疏散门最远点)有相应的技术要求,针对人工判断最不利点容易出错、效率低,本文提出了一种顾及障碍物的防火区最不利点计算算法,该算法综合可视图法和Dijkstra算法,可辅助作业人员快速准确定位最不利点,并提供相应的路径规划,作业人员只需实地测绘验证,对于消防测绘验收有重要意义。

直接法和共视图优化的视觉惯性SLAM系统研究

视觉SLAM系统在相机快速旋转或光照频繁变化时,极易跟踪丢失。为此,提出一种基于直接法和共视图优化的紧耦合视觉惯性SLAM系统,融合IMU信息提高系统的鲁棒性,采用直接法前端提高系统的实时性,共视图优化后端提高系统的定位精度。该系统由前端和后端以及回环检测三个模块组成。跟踪线程利用IMU信息和基于稀疏图像对齐的直接法进行初始位姿估计;后端采用共视图的方法,以当前帧的二级相邻共视关键帧范围为局部优化窗口,利用光束平差法(Bundle Adjustment,BA)对系统状态变量进行优化;另外,仅对关键帧提取ORB特征点,并计算描述子信息供回环检测使用。在TUM VI数据集上的实验证明,与ORB-SLAM3和VINS-mono相比,该算法提高了系统的定位精度,且位姿估计速度提高了50%以上,在一帧完整跟踪任务中,比VINS-mono实时性提高了26%。

基于视觉惯性融合的半直接单目视觉里程计

针对半直接单目视觉里程计缺乏尺度信息并且在快速运动中鲁棒性较差的缺点,设计了一种融合惯性测量信息的半直接单目视觉里程计,通过IMU(惯性测量单元)信息弥补视觉里程计的缺陷,有效提高跟踪精度与系统鲁棒性.本文联合惯性测量信息与视觉信息进行初始化,较准确地恢复了环境尺度信息.为提高运动跟踪的鲁棒性,提出一种IMU加权的运动先验模型.通过预积分获取IMU的状态估计,根据IMU先验误差调整权重系数,使用IMU先验信息的加权值为前端提供精确的初值.后端构建了紧耦合的图优化模型,融合惯性、视觉以及3维地图点信息进行联合优化,同时在滑动窗口中使用强共视关系作为约束,在消除局部累积误差的同时提高优化效率与优化精度.实验结果表明,本文的先验模型优于匀速运动模型与IMU先验模型,单帧先验误差小于1 cm.后端优化方法改进后,计算效率提高为原来的1.52倍,同时轨迹精度与优化稳定性也得到提高.在EuRoC数据集上进行测试,定位效果优于OKVIS算法,轨迹均方根误差减小为原视觉里程计的1/3.