基于树图双向正方化算法的实验研究

在对树图生成算法理论研究的基础上,开发一个结合多种主要树图生成算法的树图原型.结合用户的反馈意见,对双向正方化算法和其他几种算法进行分析和比较,并对双向正方化算法的部分缺陷提出了一些解决方法.     

均值二分法分块排序的正方化树图布局算法

结合双向正方化布局思想,提出基于均值二分法快速分块排序的正方化树图布局算法.算法使用混乱阈值和均值二分法分割原始数据集,根据数据子集权值之和的比例关系对初始矩形进行分割,在每个矩形子块内用结合长边摆放策略的正方化自适应算法排列对应的数据子集中的元素.与前面2种算法进行比较的结果表明,文中算法能够有效地减少数据集分割和排序时间,解决Squarified-SP算法分割数据集存在的多种可能性问题,同时保证整个数据集一定的顺序性且提高了数据布局的稳定性.     

基于深度优先搜索的正方化树图布局算法

正方化布局算法在树图可视化形式中得到广泛使用,然而经典正方化树图布局算法无法获得平均长宽比最优的结果.通过分析经典正方化树图布局算法的实现细节,特别是每一步矩形块位置的选择过程,论证了经典正方化算法由于使用贪心算法原理导致的缺陷,结合深度优先搜索技术,提出了基于深度优先搜索的正方化树图布局算法（DSS算法）.在详细阐述DSS算法实现过程的基础上,结合实证研究,对DSS算法在平均长宽比方面的优势,时间性能的改进方向和本质特点进行了深入探讨.     

分块排序的正方化树图布局算法

针对正方化树图布局算法中乱序和稳定性差的问题,提出分块排序的正方化算法Squarified-SP.首先根据待绘制矩形区域的长宽比和用户允许乱序的矩形个数将原始数据集划分为多个子集;再根据各数据元素的权值,采用权值均分的原则按顺序依次将其归并到相应的子集,形成对应的多个矩形子块;最后,在子块内采用正方化自适应的算法排列各元素.与原始正方化算法进行比较分析的实验结果表明,该算法在维持长宽比的基础上,保持了块间元素的顺序且提高了树图布局的稳定性,适用于对含有顺序信息的大规模层次数据的可视化.     

一种正方化有序树图布局算法

针对现有正方化树图有序性差、有序树图正方化性能差的问题,提出一种正方化有序树图布局算法——SOTLA,首先将多个节点捆绑组合构造大权值节点;然后按平均长宽比最接近1和沿最短边方向填充路径限制的原则对节点进行布局;通过对每一组合节点分治并重复上述过程进行布局,最终完成所有单个节点的布局.将该算法应用于50组具有层次结构和数据值大小悬殊特点的农药残留量检测数据中,得到了较好的可视化效果.将该算法与现有的Squarified,Pivot,Strip和Spiral 4种布局算法就平均长宽比、连续性、可读性、稳定性和稳定的平衡性5项评价指标进行对比,实验结果表明,文中算法在连续性和平均长宽比性能上具有明显优势,其可读性、稳定性和稳定的平衡性指标也表现良好.     

基于蒙特卡罗树搜索的树图布局

树图是层次数据可视化的常用方法,已有的研究发现,满足逐步加点原则的3种树图布局算法(正方化布局算法、条状布局算法和螺旋线布局算法)在常见的4种优化指标(平均长宽比、稳定性、数据一致性和可读性)上各有优缺点.其中,条状布局算法和螺旋线布局算法的长宽比较大,正方化布局的长宽比仍有优化空间.基于蒙特卡罗树搜索,在树图布局的同时构建对应的搜索树并利用置信度上界公式作为搜索路径的选定标准,在用户可接受时间内对3种布局算法的算术平均长宽比和所提加权平均长宽比分别进行了优化.为了证明算法的有效性,在构造出的3种不同分布、7种不同规模的单层数据集以及真实的多层数据集上测试,并与原算法进行比较分析,最后利用对应结论指导用户选择更好的布局算法以及设置更恰当的参数.     

正方化树图布局算法研究与优化

层次数据是一种常见的数据类型,它着重表达个体之间的包含和从属关系等。树图是一种非常流行的利用包含关系来表达层次化数据的可视化方法。该方法具有高效的空间利用率及良好的交互性,并广泛应用于各个领域。正方化布局算法是树图可视化方法中常用的算法,但该算法存在无序和稳定性差等不足。提出了一种优化算法来改进该算法的不足,并通过实验数据证明了优化后算法的有效性。     

织物的过程化双向纹理函数生成算法

针对编织式样具有近似规则的微观几何结构这一特点,提出了一种基于织物几何中结构建模的过程化双向纹理函数生成算法．首先从分析编织式样的结构人手,得出编织式样变形的基本单元——可见丝线段;然后通过对其进行数学建模并按编织式样进行组合,产生了织物的几何中结构;最后利用光线跟踪算法实现了编织式样在不同光照和视线条件下的纹理外观,从而生成织物的双向纹理函数纹理．     

基于几何细节建模和双向纹理函数的真实感羽毛

根据羽毛具有近似规则的微观几何结构特点,提出了一种基于高精细几何细节建模和双向纹理函数的真实感羽毛建模和绘制算法。算法首先对羽毛进行基于Bezier或Hermite的参数化羽毛建模,进一步建立羽轴和羽枝的曲线管状体细节几何模型并离散网格化获得羽毛的高细节网格模型;最后利用该羽毛模型在不同光照和视线条件下采样的双向纹理函数（BTF）纹理和羽毛内在纹理合成的方法绘制基于BTF的真实感羽毛。     

微正则退火的双向蚁群优化算法

双向蚁群搜索算法可以提高算法的搜索速度,并可以选择搜索的空间;微正则退火算法具有准确度高、速度快等优点,可以实现全局路径优化搜索.结合两种算法的优点,提出了双向蚁群微正则退火算法,用来求解海量数据网络下的旅行商问题.通过实验表明:双向蚁群微正则退火算法不容易陷入局部最优解,且在寻找全局最优解和运行效率上都比其他算法更有优势.     

Spatially ordered treemaps

Existing treemap layout algorithms suffer to some extent from poor or inconsistent mappings between data order and visual ordering in their representation, reducing their cognitive plausibility. While attempts have been made to quantify this mismatch, and algorithms proposed to minimize inconsistency, solutions provided tend to concentrate on one-dimensional ordering. We propose extensions to the existing squarified layout algorithm that exploit the two-dimensional arrangement of treemap nodes more effectively. Our proposed spatial squarified layout algorithm provides a more consistent arrangement of nodes while maintaining low aspect ratios. It is suitable for the arrangement of data with a geographic component and can be used to create tessellated cartograms for geovisualization. Locational consistency is measured and visualized and a number of layout algorithms are compared. CIELab color space and displacement vector overlays are used to assess and emphasize the spatial layout of treemap nodes. A case study involving locations of tagged photographs in the Flickr database is described.     

双向启发式图搜索算法BRA^＊之研究

本文在[1]中基于模运算,提出了随机产生式系统的启发式图搜索算法RA~*.本文提出一个随机产生式系统的双向搜索的启发式图搜索算法BRA~*,证明了算法BRA~*的可采纳性,并得到了一些新的可采纳性结果.算法BRA~*的搜索效率比算法RA~*高.若启发式估价函数满足单调性限制,通过使用NP操作,则算法BRA~*的搜索空间将进一步减少.     

双向文本元素在SVG中的显示技术

双向文本在SVG中的显示是使用Unicode双向算法实现的,然而在很多情况下双向算法无法自动生成符合语义的正确显示结果,需要进行额外的设置. 通过分析双向算法的基本原理,深入探讨了双向文本显示中容易出现问题的几个方面,包括文本方向的判定,特殊字符显示位置,文本元素中跨越tspan元素的文字重排,以及设置显示方向之后位置的变化. 针对各个问题的具体情况和不同浏览器的差异,使用SVG中的特定属性给出了进行正确设置的方式.     

一个面向信息处理的双向文字处理算法IBidi

根据多文种信息处理中双向文字所存在的问题,提出了一种面向信息处理、具有自描述能力的双向文字处理算法IBidi。该算法首先对字符流进行预处理,主要对数字等特殊的字符进行标注;然后分析字符流,添加各种定义好的标签,用于描述字符的特性,供信息处理系统使用;最后,IBidi利用一个重新排序算法输出处理结果。该算法在典型测试样本上正确率达到96.7%,比Unicode的双向文字处理算法高出约17个百分点。另外,在随机样本测试中,IBidi的正确率也比Unicode的双向文字处理算法高5％左右。     

基于标准化欧式距离的双向特征匹配算法研究

基于特征的匹配算法是图像配准的重要内容,针对传统SIFT匹配法存在的重复匹配、多对一匹配、正确率不高等问题,本文提出了基于标准化欧式距离的双向特征匹配算法。该算法首先通过SIFT算法对特征点进行提取,然后用标准化欧氏距离对特征描述符进行度量,接着采用双向特征匹配算法对特征点进行匹配,最后以RANSAC算法对匹配对进行提纯。实验结果表明,使用标准化欧氏距离进行双向匹配,具有更高的准确率。     

双向二维局部保持鉴别投影应用于人脸识别

双向二维局部保持映射（双向2DLPP）与二维局部保持映射（2DLPP）比较,双向2DLPP同时对图像的行方向和列方向进行降维处理,可以采用较少的系数有效地表示图像。为了进一步增强双向2DLPP算法的分类能力,将双向2DLPP所提取的特征采用线性判别式分析（LDA）进行分类,从而形成了一种新的监督算法：鉴别双向二维局部保持投影。理论分析表明,无论在计算量还是内存要求方面,所提鉴别双向二维局部保持投影算法比双向2DLPP和主成分分析+线性判别式分析（PCA+LDA）要少,而且在ORL 和Yale数据库上的人脸识别实验表明,新算法的识别性能比双向2DLPP和PCA+LDA算法要好,且具有较少的计算复杂度。     

基于节点异构的双向查询Chord系统

资源的有效确定是P2P网络研究中一个关键问题。针对基本Chord和双向查询Chord路由算法存在路由表有较多冗余信息、没有考虑节点异构性的问题,该文通过对路由表冗余信息的改进,提出一种基于节点异构的双向查询Chord系统。实验结果表明,该系统减少了平均路由跳数,提高了资源查询效率。     

双向联想记忆学习与回忆的研究

本文对双向联想记忆(BAM)的学习与回忆过程进行了详细的分析。在学习过程中,先是运用自适应非对称BAM算法进行学习,进而采用设置印象门限的反复记忆算法进行学习,本文从理论上证明了印象门限与样本吸引域之间的关系,指出反复记忆方法的理论依据。回忆过程中,采用非零阈值函数的运行方程,提出了阈值学习方法,并且从理论上证明了非零阈值函数的运行方程的采用,可进一步扩大吸引域。为了进一步扩大网络的信息存储量,本文引入了并联的BAM结构。本文方法的采纳,使得BAM网络的信息存储量、误差校正能力等得到很大程度的提高。