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881.
网络图中边集束优化问题 总被引:1,自引:1,他引:0
网络规模增大和复杂度提高造成的节点遮挡覆盖和边交叉阻塞等问题成为网络可视化研究的热点.针对网络中出现的视觉凌乱问题,以空间位置和群组关系为出发点,从网络中独立的边和群组两个层次,以边汇合的角度研究边集束技术,将网络中临近的边集聚成束以降低视觉复杂度,提出和改进了分段力导引算法(FDA)简化模型和群组边相容的网络图边集束模型.其中分段集束模型,提出以二次样条曲线表示网络边,通过样条控制点进行迭代汇聚的方法,实现了网络中边的集束;针对分段集束模型中部分连线过度弯曲问题,提出通过CNM聚类算法将网络进行群组划分,在群组结构的基础上对组内连线应用边相容原则,根据连线的匹配系数计算其集束程度的方法,网络图集束后曲线扭曲变形减少,曲线过渡更加平滑.选取国内航空网络作为案例,通过两种边集束模型进行网络图简化,分析结果表明,国内机场的群组结构具有地理属性的相近性,航空网络在整体上呈现出明显的十字脉络,东西走向和南北走向的航线分别汇聚集结成束,表现了航空网络建设在南北和东西方向的总体趋势.本集束简化算法适用性广,绘制的网络图具有良好的视觉效果和可读性. 相似文献
882.
预测用户的网络搜索行为对改进搜索引擎和提升用户体验十分重要.现有大多数方法是基于用户的交互数据,如查询、点击和鼠标移动等.提出一种基于眼动数据的用户网络搜索行为预测方法.通过眼动实验,采集用户在网络搜索任务时的眼睛运动数据,将这些数据转化成两种数据格式:直方图和序列.直方图数据描述用户注意力的分布情况,序列数据呈现用户的扫视路径.使用4种学习算法对用户决策或用户意图进行预测,同时研究两种数据格式的性能.结果显示,两种数据格式均适合于预测用户决策,而序列数据更适合于预测用户意图.该结果表明,利用眼动数据能够有效预测网络搜索行为. 相似文献
883.
FC-AE-1553网络传输性能评价 总被引:2,自引:1,他引:1
为了提高航天航空网络传输性能,提出一种通用的FC-AE-1553网络传输效率计算方法并研制高性能FC-AE-1553节点卡.首先,对FC-AE-1553网络的消息传输过程进行详细分析,分析信息类型,给出传输帧的格式建议,通过分析FC-AE-1553协议中各类消息传输的时间参数,结合FC标准中对通信时间的要求,提出FC-AE-1553网络交换中各种消息类型的通信时间计算公式.然后, 针对无差错传输和有差错传输两种情况,给出了网络传输效率的计算方法.最后,通过仿真分析数据帧净荷长度、节点处理时间、交换中序列数量、传输误码率、丢包率等参数对FC-AE-1553网络传输效率的影响,给出了网络优化设计的建议.依托某航天工程任务,研制了基于XC5VFX100T和MPC8536E的FC-AE-1553节点卡.实验结果表明:丢包对传输效率的影响可忽略;数据帧净荷为2 048 B,数据帧数量为16时,传输效率可达到77.2%. 相似文献
884.
在空间机器人抓捕目标的过程中,整个系统的惯性张量会随时间变化且在目标被捕获瞬间发生突变,这会严重影响整体姿态控制的精度。针对以上问题,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)的系统惯性张量在轨实时辨识方法。首先,对于目标捕获前后的2个阶段,利用拉格朗日方程建立了空间机器人的动力学模型;然后,基于所建空间机器人模型采用域随机化方法生成足量训练数据,并用其对由LSTM网络与多层全连接网络构建的参数辨识网络进行训练;最后,使用训练好的参数辨识网络对系统惯性张量进行辨识。数值仿真结果表明:所提方法能够精确辨识空间机器人抓捕过程中的系统惯性张量,所研究系统的主惯量平均相对辨识误差小于0.001,惯性积的平均相对辨识误差小于0.01。 相似文献
885.
886.
887.
针对卫星运动对星地距离和钟差测量的不利影响,提出一种基于最小二乘拟合的星地动态双向时间同步与测距算法。在建立星地可视模型基础上,仿真了MEO运动卫星与地面时间同步站之间星地距离的变化规律,分析了卫星运动对星地双向时间同步与测距的主要不利影响。该算法首先利用星地双向时间同步数据分别生成星地距离和钟差拟合多项式,然后联合求解出运动卫星误差最小的星地距离与钟差。实验结果表明了该算法的合理性和科学性,在包含仿真误差的条件下,其时间同步精度优于3ns,测距精度优于3m。将其应用到各种空天应用系统的星地时间同步与测距中,可以消除卫星运动对双向时间同步与测距的不利影响,提高时间同步与测距精度。 相似文献
888.
卫星在几百千米的太空可以拍摄到清晰的地面图片,而国际空间站里的航天员在休闲时间最喜欢做的事情之一就是用“大炮”拍摄地球家园的壮丽景色。现在,就让我们跟随航天员的镜头从太空来尽情观赏我们多姿多彩的家园美景。 相似文献
889.
《航天电子对抗》2014,(5):23-23
正目前,美空军的"天基红外系统"(SBIRS)的第1颗、第2颗卫星(GEO-1、GEO-2)已经入轨,第3颗、第4颗卫星(GEO-3、GEO-4)正在进行测试及最终集成,第5颗、第6颗卫星(GEO-5、GEO-6)尚处于生产阶段。据报道,GEO-5、GEO-6的发展遇到了困难。美参议院发布的《2014国防授权法案》指出:计划于2020年左右才具备运作能力的GEO-5、GEO-6,搭载的传感器还采用的是30年前的图像记录焦平面技术,国会建议改为采用最新的数字化焦平面技术。美空军表示,这一改动可能导致GEO-5、GEO-6的交付时间推迟2年,成本增加4.24亿美元。 相似文献
890.