基于网络的空间矢量信息渐进传输的研究

基于网络的空间矢量信息发布,仍存在大数据集浏览效果差强人意的问题,渐进传输是解决该问题的关键技术之一。在对空间矢量信息渐进传输的内在条件进行分析后,认为基于空间多尺度表达的渐进传输符合空间信息可视化的基本原则,而多尺度表达与空间信息概化关系密切。文章提出了基于空间信息概化和多尺度表达的渐进传输综合解决方案,该方案包括三个部分：采用空间信息概化方法获得不同尺度的地图;遵循多尺度表达的原则,运用结点LoD模型对不同尺度的地图进行处理和存储;综合Web Services、Plug-in和JavaScript脚本等技术设计、实现渐进传输体系结构。最后,文章基于新一代网络图形图像发布标准SVG,以广州市行政界线图为例在B/S模式下进行渐进传输实验,进一步评价了渐进传输综合解决方案在处理大数据集传输和自适应缩放等方面的可行性及有效性。     

一种改进的矢量数据渐进传输

针对现有的矢量数据渐进传输校验空间对象拓扑数量大,提出一种改进的矢量数据渐进传输。根据定义的算法删除有效性最低的点,并检测生成的空间拓扑是否自相交,优化需要检验的拓扑图形的数量。通过设计的一个在客户端服务器架构基础上的原型,采用真实数据集进行测试。实验结果表明,传输矢量生成算法保持空间对象的拓扑和防止不同图层的自相交,降低了客户端的响应时间。     

矢量数据渐进传输系统的研究与实现

渐进传输是提高空间数据网络传输效率的有效途径。在分析矢量数据网络渐进传输系统原理与关键技术基础上,基于C/S架构模式构建了矢量数据渐进传输系统。该系统在传输前预先对矢量数据进行多尺度组织并建立索引,在接收到客户端数据请求后,能快速生成保持拓扑一致性的多尺度矢量数据,然后渐进传输。最后通过实验验证了该系统的有效性。     

栅矢混合的移动群智感知系统任务分发方法

针对Zoom中基于栅格任务地图的分发方法中冗余数据量大、不支持任务信息渐进传输等缺点,提出了一种栅矢混合的移动群智感知系统任务分发方法。该方法通过结合栅格数据和矢量数据的优势,有效降低了冗余数据量。此外还提出了使用道格拉斯普克算法或任务优先级条件对任务信息进行渐进传输的方法。实验结果表明,与原来Zoom中使用基于GIF格式的STIF格式作为任务信息载体的方式相比,该方法能有效降低任务分发过程中所使用的数据量。     

面向移动有损网络的基于预测重构模型传输机制

为解决3D模型在移动有损网络传输时由于丢包所带来的视觉影响,从客户端错误恢复角度出发,提出一种面向移动有损网络的彩色纹理化渐进模型预测重构传输机制.首先进行模型分组打包,提出一种改进的混合传输方法,使用可靠协议传输模型基网格与模型细节中连接信息,并采用不可靠协议传输其他细节信息,以实现报文快速鲁棒传输;然后提出一种预测重构方法对丢失模型数据进行快速恢复,该方法由快速预测和渐进细化2个阶段组成,实现了对模型丢失部分的顶点几何、颜色、法向和纹理坐标信息的有效重构.实验结果表明,采用文中提出的传输机制能够使客户端在获得较好的模型视觉效果同时,缩减网络总体传输时间.     

电子信息系统中信息传输控制技术

信息传输控制技术是决定信息正确传输的关键,该文针对目前电子信息系统中信息传输的现状和特点,提出构件化网络传输控制服务软件的设计方法,采用相关信息传输控制技术,建立信息传输组件架构和传输控制机制应用于工程实践。结果证明,该技术设计解决了目前困扰信息传输的相关实际问题,在提高信息传输的灵活性、实时高效性和可靠性等方面取得了明显的效果。     

基于整数线性变换的无损隐秘传输方法

为了对图像进行无损隐秘传输，给出了一种新的基于整数线性变换处理的无损隐秘传输方法。该方法是用整数线性变换后的矢量替换原宿主矢量，其不需保存可修改矢量区域信息，就可较好地嵌入大数据量的机密信息在公共信道进行传输，而且在接收端提取机密信息后，能无损恢复原宿主图像。该方法已经过了测试，并获得了较好的结果，适用于医学图像中存储病人的病历信息及遥感、军事图像的信息隐秘传输等领域。     

基于概率及复合指标的矢量数据对比

提出了一种广义的空间实体对比匹配算法──基于概率及复合指标的矢量数据对比算法。该算法由传统匹配单个指标扩展到多个指标,综合考虑矢量数据的属性、空间和图形信息,融合了多种信息指标,并能有效解决非一对一的匹配情况。实验结果表明该方法具有良好的精度和召回率,对比结果可有效应用于矢量地图数据的增量更新。     

网络视频编码中的分层技术

文章在简要叙述视频编码的基本压缩算法和网络对视频信息传输的特性后,分析了视频图象在网络上传输产生的问题及利用分层技术的解决方法,特别是针对运动矢量的数据丢失给出了利用分层编码减少对图象质量影响的方法。     

渐进网格及其在移动计算中的应用

在移动计算中,3维图形通常是由几何造型的网格来表示。为了解决移动图形的存储、传输和显示问题,提出了一种基于逆细分的构建渐进网格的算法,给出了渐进网格通过网格传输和在移动终端上渲染3维图形的方法。细密的网格通过逐层地、分批地删除其冗余信息,最后生成由基网格和一系列误差值组成的渐进网格。在算法实施时,将Loop逼近型细分模式作为插值型细分模式进行操作。该算法共分3个关键步骤:网格分裂、奇点预测、网格更新。简化后的渐进网格可以无损还原。实验结果表明,该算法效率高,比以往的方法速度快。     

基于信息反馈的半监督支持向量机算法

针对直推式支持向量机中标记速度与标注精度之间的矛盾,提出一种信息反馈的半监督支持向量机算法,该算法利用上轮标注数量、重置次数、未标注边界样本数量等信息,动态调整标记样本数量,对区域标注和成对标注进行折衷,在继承渐进赋值和动态调整的同时,可以平衡标记速度与标记精度之间的矛盾,减少错误的传递和积累.在人工数据集和UCI数据集上的实验结果表明该算法在保证标注准确度的前提下提高算法速度.     

基于压缩稀疏矩阵矢量相乘的文本相似度计算

在信息检索矢量模型的基础上．提出了一种基于压缩稀疏矩阵矢量相乘的文本相似度计算方法，具有矢量模型计算简单和速度快的特点．该方法采用压缩稀疏矩阵矢量空间存储数据，在相似度计算和数据存储时不需要考虑文本矢量矩阵中的零元素，大大减少了计算量和存储空间，从而使信息检索系统运行效率显著提高．仿真实验表明，上述方法比基于矢量模型的传统反向索引机制节省了38％的存储空间．     

基于文档空间向量距离的查询扩展

查询扩展是信息检索中优化查询的一种有效方法。在分析几种基于互信息的查询扩展方法的基础上,将检索词在文档空间中的距离引入到互信息计算中,提出基于向量距离的改进互信息的查询扩展方法。实验结果表明,该方法能够有效提高信息检索中的查询效果。     

一种建筑信息模型分类方法

数字化的建筑信息大量存在和应用于建筑设计、城市规划等领域。目前,由于建筑信息模型的数据量急剧膨胀,为克服“数据丰富而知识匮乏”现象,对其进行基于内容的模型分类十分必要。提出一种结合空间句法理论和基于SVM决策分类的模型分类方法,首先对建筑信息模型建立RCARG（Room Connectivity Attributed Relational Graphs）模型,提取出建筑信息模型的模型固有特征,并结合空间句法理论而扩充出模型空间构形特征,在常用的DAG-SVMS分类算法的基础上增加特征向量均衡化的过程,减少决策分类时误判几率,以实现高精准度分类效果。实验结果表明,该方法与KNN和DAG-SVMS算法相比,具有较高的分类精准度。     

空间信息网络任务智能识别方法

随着星间链路技术的不断发展和星上处理技术的日益成熟,空间信息网络传输的任务类型不断增加并呈现多样化的趋势,这对空间信息网络的多业务协同传输、网络资源全局调度等能力提出了新的挑战。然而,传统的空间信息网络资源调度大多以单一业务为驱动,忽略了任务与业务之间一对多的关系,导致某些低优先级任务抢占高优先级任务的网络资源,致使由多业务构成的空间信息网络任务的服务质量较低。此外,空间信息网络传输环境具有拓扑高动态变化、节点资源有限等特点,将传统的业务识别方法直接迁移到任务识别中存在任务识别效率低和开销大的缺陷。鉴于此,文中设计了部署于空间信息网络边缘的任务服务支持站,该支持站由识别标记模块、路由控制模块和数据通信模块组成,用以完成对任务类型的识别,以及基于任务服务质量需求的路由选择和数据传输。文中通过对流自身特征项的降维处理和基于高斯核函数的特征空间映射,设计了基于支持向量机的业务识别算法,进一步地,在引入网络传输环境相关特征项的基础上,将业务类型、业务数量和环境特征项相结合,设计了基于梯度下降法的任务识别算法。仿真结果表明,设计的任务识别算法具有很好的识别精准率和召回率,且消耗较短的识别时间和较少的识别开销,对空间信息网络任务流量识别的平均准确率达到95%以上,提高了1%以上,相比未经过特征降维的平均训练时间缩短了15%以上。     

Progressive Transmission of Vector Map Data over the World Wide Web

Within distributed computing environments, access to very large geospatial datasets often suffers from slow or unreliable network connections. To allow users to start working with a partially delivered dataset, progressive transmission methods are a viable solution. While incremental and progressive methods have been applied successfully to the transmission of raster images over the World Wide Web, and, in the form of prototypes, of triangular meshes, the transmission of vector map datasets has lacked a similar attention. This paper introduces a solution to the progressive transmission of vector map data that allows users to apply analytical GIS methods to partially transmitted data sets. The architecture follows a client-server model with multiple map representations at the server side, and a thin client that compiles transmitted increments into a topologically consistent format. This paper describes the concepts, develops an architecture, and discusses implementation concerns.     

Group-theoretical vector space model

This paper presents a group-theoretical vector space model (VSM) that extends the VSM with a group action on a vector space of the VSM. We use group and its representation theory to represent a dynamic transformation of information objects, in which each information object is represented by a vector in a vector space of the VSM. Several groups and their matrix representations are employed for representing different kinds of dynamic transformations of information objects used in the VSM. We provide concrete examples of how a dynamic transformation of information objects is performed and discuss algebraic properties involving certain dynamic transformations of information objects used in the VSM.     

一种基于最大权匹配计算的信息检索方法

基于《知网》的词汇语义计算方法,提出了一种基于向量空间模型的文本信息检索新方法。方法的基本技术思想是通过计算关键词的语义相似度,并采用最大权匹配方法来计算查询向量和文本向量的相似度,作为相关文本的检索依据。该方法基于全局最优,使文本和查询向量中各词条的相似度总和最大,从而可以从整体上提高文本信息检索的准确率。论文还通过原型实验对该方法的有效性进行了验证。