PERT网络图绘制的研究

主要介绍了PERT网络图绘制的布点算法及其实现，以及在自动布点后的网络图上进行交互式的修改，使图形原则上以屏幕的横向中线为中心对称分布。     

《成都信息工程学院学报》2005年1—6期总目录

题目作者期(页)基于BP神经网络的智能入侵检测系统…………………………………………………汪兴东佘周明天刘恒1(1)深度包检测技术在防火墙中的应用探讨……………………………………………………………卢思军朱宏李旭伟1(5)几种网络体系结构中数据包的效率比较分析…………………………………………………………………魏茂之曾家智1(9)PKI中RA的功能模型及一种实现方式………………………………………………………………………张元茂刘王勺1(12)绘制PERT网络图自动布点算法的研究…………………………………………………………………     

基于MapGIS的巷道地质素描图绘制系统设计与实现

根据金属矿山地测数据管理业务需求,首先剖析了巷道地质素描图组成要素,设计了基于MapGIS的巷道地质素描图的绘制流程以及绘制系统的组成模块。巷道地质素描图组成要素主要由基本信息、地层信息、构造信息、水文地质信息、刻槽样轨信息与样品化验信息组成。巷道地质素描图绘制系统主要由数据管理、坐标转换、巷道素描图模板自动生成、组成要素绘制、矿岩类型与面状构造、刻槽样轨自动生成、自动注记、巷道综合地质素描图生成等8个模块组成。接着,采用面向对象的方法,分析组成巷道地质素描图空间实体对象及其实体对象之间的拓扑关系,建立了支持巷道地质素描图自动绘制的逻辑与空间数据模型。最后,基于MapGIS平台及其组件式开发技术,实现了巷道地质素描图绘制系统,绘制了上海宝钢集团梅山铁矿巷道地质素描图,取得了良好效果,为矿山地质图件的信息化建设提供了应用的依据和实践经验。     

逆向热力图的绘制方法

热力图是对数据的一种直观的表示方法,在空间大数据挖掘和知识发现的研究中具有良好的展示效果。本文研究了一种逆向渲染流程绘制热力图的方法,提出了将渲染器像素映射的地理空间作为计算分析的空间粒度,解决了热力图影响力叠加规则依赖于渲染器机制的缺点。逆向渲染热力图方法使用地理距离与绘制像素结合计算得到分析点缓冲区半径系数和影响力参数,以此来减弱在不同的地图尺度下热力图的形变程度。采用Kapur多级分割算法自动探测图像阈值得到色彩梯度,优化了热力效应的分级展示,在视觉效果上数据特征更加美观清晰。本文通过一组实验进行了验证,数据是由北京市交通委提供的公交IC刷卡记录,提取了其中某一时间段的刷卡数据作为样本,在相同的实验条件下,分别使用基于开源的Leaflet在线地图和Canvas渲染技术2种绘制热力图渲染方法,得到可视化结果后对比分析。在相同的实验条件下,逆向渲染热力图的可视化效果更符合现代的多尺度电子地图需求,更适用于地理空间POI点空间特征可视化。     

钻孔柱状图绘制软件的编制与应用

本软件是地质矿产部1991年在全国推广的《固体矿产勘查评价自动化系统》项目中的一部分,实现了用微机来绘制生产性图件,使地质工作在自动化上前进了一大步。此软件具有中西文输入、输出,不依赖于其它任何工具,一旦数据录入工作结束,无须人工干预,自动生成图件。系统配置了多种打印机驱动程序,采用图形处理技术,设置了压缩功能,绘制出采样图柱和样品编号,地层接触关系,由用户自由选择图幅、数字及汉字的大小,并能生成精美的圈柱和成图的绝对准确精度。     

Visual LISP语言在自动剖面绘制中的应用

介绍了能够自动剖面的绘制方法.CAD通过Visual LISP二次开发,来自动绘制剖面图,可以降低绘图人员的劳动强度,实现了剖面的快速绘制.     

基于GPU的全球地形数据加速绘制技术研究

在对基于GPU大规模地形数据快速绘制方法的研究基础上,针对GPU的批量绘制的特点,提出了改进的几何体实例化方法,把它用在全球格网的快速绘制上。把地形数据通过重新编码存储在高度图中,再结合Shader Model 3.0引入的顶点纹理拾取技术,在GPU中进行解码,得到原始的DEM数据,避免了在CPU上执行顶点缓存的更新。实验证明该算法充分利用了新一代GPU的特性,降低了CPU的负担,能达到实时绘制的要求。     

Blondel和k-核分解混合算法相结合的网络空间点群要素多尺度模型构建

随着人们对网络空间的依赖性不断增强,互联网技术与网络基础设施规模迅速发展。很难直接用数字或表格的形式对网络空间进行全局的规划与管理,并且不容易发现隐藏在网络空间中的一些关键信息。网络空间点群要素的多尺度模型构建对网络空间数据的多尺度分析和可视化具有非常重要的意义。本文以网络空间的特征为依据,在借鉴基于社团划分的网络空间分层算法和基于节点重要性的网络空间分层算法特点的基础上,提出了Blondel算法和k-核分解的混合算法相结合的网络空间点群要素多尺度模型构建算法。本算法通过自动社团划分,用同一社团内的节点合并构建新的网络,有效解决了基于节点重要性的网络空间分层算法自动化程度低的弊端。利用核心节点来代替整个社团结构,显著保留了网络空间中节点的属性。实验表明使用该算法可以使各个层次网络空间点群要素的综合比例降至30%以下,较好的实现了网络空间点群要素的聚类与分层,若将网络空间点群要素的多尺度模型应用于地理空间中,则可实现网络空间地图的多尺度绘制。     

基于移动对象轨迹的室内导航网络构建方法

室内导航网络是行人导航、信息推荐和商业分析的基础。传统人工测绘或半自动提取的室内三维导航网络无法满足复杂室内空间结构高频变化需求。随着室内定位技术的不断发展,室内移动对象轨迹数据爆发式增长,为室内导航网络快速构建与变化监测更新提供了可能。本文提出一种基于移动对象轨迹的室内导航网络构建方法,在基于ST-DBSCAN的轨迹简化预处理基础上,提出了室内轨迹自适应栅格化算法,减弱栅格图像分辨率对导航网络提取的影响,有效避免廊道轨迹密度差异造成的导航网络拓扑连通失效,并通过CFSFDP自适应聚类算法自动识别楼层之间连通点,实现室内导航网络的快速构建。实验数据来源于上海图聚智能科技股份有限公司提供的某商城真实的室内移动对象轨迹数据,实验结果表明,与普适栅格化方法相比,本文提出的方法将导航网络构建准确率平均提高2.43%,拓扑正确度提高12.8%。     

气象等值线的三角网法微机自动绘制

本文介绍了用三角网法对气象中离散点直接进行等值线绘制的原理和方法,并给出了已在IBM-PC及其兼容机上实现的三角形自动联结和等值线自动绘制的程序框图。该方法计算速度快,并且在微机上实现,便于推广应用。     

一种建立公交网络的最短路径改进算法

目前,对最短路径问题的研究很多,基本都是关注算法的计算效率问题,而其应用到具体领域时会遇到一些算法本身无法解决的细节问题。如将邻接结点算法用于公交网络的最短路径计算时,会遇到诸如缺少网络拓扑信息、属性数据复杂等问题。本文针对这些问题给出了解决方法:在计算最短路径之前,利用算法将站点和线路数据进行自动匹配,建立公交网络的拓扑关系。同时在数据存储方式上进行了改进,运用数据库存储复杂的公交属性数据和中间过程中产生的公交网络数据,节约了运算时的内存占用率,提高了数据的利用率,使算法更具实际意义。     

一种基于SuperMap GIS的改进Dijkstra算法

为提高传统Dijkstra算法的搜索效率,满足车载导航中路径规划实时性的要求,本文利用SuperMapGIS平台的网络编辑功能,设计了一种基于SuperMap的改进Dijkstra算法。首先,结合道路网络的空间分布特性,在SuperMap中构建了道路网络;其次,设计算法,根据起止节点合理限制算法的搜索区域,并以经典Dijkstra为理论基础实现最短路径的求解;最后,结合需要设计了约束条件下的路径规划算法。在城市道路网络中的应用实例验证了算法的有效性。     

改进的地磁低点位移法与原方法对比分析

采用数学语言及MATLAB语言,对地磁低点位移法与其搭载软件进行改进：1)利用地磁突变界线自动成图技术代替人工画线以消除随机误差,思路为通过建立突变界线与台网地磁低点时间之间的几何解析关系来实现自动成图。首先对地磁台网进行Voronoi剖分,将突变界线的走向限定在地磁台网的Dirichlet镶嵌线上;然后通过最近邻插值法来计算低点时间等值线;最后将低点时间等值线图转化为二阶等值线图,从而提取出突变界线。2)利用地磁台站当地时间代替原有的格林威治时间(Greenwich time, GMT),以消除由经度效应引起的低点时间偏差,思路为建立台站的格林威治时间、台站经度与台站当地时间的函数关系,输入台站格林威治时间、台站经度,输出台站当地时间。并以2017年九寨沟MS7.0地震前07-20地磁低点位移现象为例,对改进后的新方法进行评价。     

基于中轴变换算法的室内外一体化导航路网自动生成方法

室内外一体化导航路网的快速生成与更新对面向行人的跨场景导航具有重要意义。当前研究主要关注单一场景下的导航路网构建,对于跨室内外场景的导航路网自动生成研究较少。本文基于对偶图思想与二维平面多边形中轴变换（Medial Axis Transform）算法,提出一种室内外一体化导航路网自动生成方法,并以某建筑CAD平面图及周边路网环境为基础数据进行了实例研究。结果表明：该方法能够根据原始数据的几何、拓扑、语义信息自动构建导航路网,并支持室内外跨场景的最短路径查询,在最短路径查询效率上较传统分场景寻路模型整体提升10.18%;相较单一场景下的导航路网,一体化导航路网可结合语义信息将室内及室外导航路网有机统一起来,解决跨场景寻求最优路径的问题,为最优路径规划的相关研究提供了新的思路。     

定位统计图表的几何定位与基础图表构建

归纳和总结了定位统计图表表达的理论,给出了定位统计图表的数学模型,并根据统计图表的坐标系维度对其进行了分类。通过统计图表的定位方式抽象出定位图元的几何类型,并相应给出了定位参数的计算方法。最后程序化地实现了直方图、柱状图、扇形图、饼状图、玫瑰图等基础图表的几何定位和自动构建,极大地提高了定位统计地图的设计水平和制作效率。     

一种基于小波变换的遥感影像道路自动提取方法

遥感影像上道路的自动提取是摄影测量与遥感、计算机视觉等领域的重要课题。本文通过对图像小波系数的分析,完成道路节点的提取。随后利用基于小波变换的边缘提取算子,对道路进行边缘提取。边缘提取出来之后,以道路节点为种子点,对道路进行Snake跟踪。为保证提取效果,对图像进行了预处理。实验表明,利用本文提出的理论与方法能为道路网的自动提取与识别提供一个可靠的依据,同时也对其他地物(如建筑物)的自动提取提供一个有价值的参考。     

基于改进RBF神经网络的GNSS高程拟合

针对传统的RBF神经网络模型在GNSS高程拟合中拟合精度较低、稳定性较差、相关因子需提前人为设置等问题,通过将改进的自适应权重粒子群优化算法与MATLAB RBF神经网络函数newrb相结合,实现RBF神经网络函数模型中隐含节点数和SPREAD值的自动优化选取,提高算法在GNSS高程拟合中的精度和稳定性。通过实例分析,该方法拟合精度高,可达到mm级精度,相对于传统的二次多项式模型精度提高17%,稳定性良好。     

优化循环神经网络在滑坡位移预测中的应用

以中国典型黄土滑坡域甘肃黑方台党川6#滑坡体为例,基于滑坡体北斗和位移计时序监测数据,首先利用深度学习框架Tensorflow分别构建3种循环神经网络滑坡位移预测模型：简单循环神经网络(simple recurrent neural network,SimpleRNN)、长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU),并进一步针对循环神经网络在参数设置时多采用经验手动调参或采用网格搜索法,易造成人为主观影响较大和计算效率低下的突出问题,引入遗传算法（genetic algorithm,GA）优化循环神经网络参数的自动最佳化选取,分别构建3种基于遗传算法改进的循环神经网络滑坡位移高精度预测模型：GA-SimpleRNN、GA-LSTM、GA-GRU。研究结果表明,改进参数自动寻优后的3种循环神经网络预测模型具有更优的预测性能,特别是GA-GRU模型预测精度最高,更适用于滑坡体长时序位移的高精度预测。     

基于弧段标记的交通网络时间最短路径算法

标号算法是经典的最短路径算法之一,在交通领域中具有广泛的应用。在交通领域中,时间最短路径比距离最短路径更有意义,而时间最短路径不仅与道路的时间权值有关,还与道路之间的转弯阻抗有关。在传统的交通路网抽象方式下,道路抽象为平面图中的弧段,道路间的交叉口抽象为节点。本文介绍了一种适用于传统交通路网模型的弧段标记时间最短路径算法,详细阐述了该算法的原理、数据基础与运行结构。通过分析和实例测试表明,该算法可以顾及城市路网在路口的交通限行与转弯延迟的影响,并且时间复杂度低,具有一定的实际应用价值。