摘要：网络图可视化可以有效展示网络节点之间的连接关系,广泛应用于诸多领域,如社交网络、知识图谱、生物基因网络等.随着网络数据规模的不断增加,如何简化表达大规模网络图结构已成为图可视化领域中的研究热点.经典的网络图简化可视化方法主要包括图采样、边绑定和图聚类等技术,在减少大量点线交叉造成的视觉紊乱的基础上,提高用户对大规模网络结构的探索和认知效率.然而,上述方法主要侧重于网络图中的拓扑结构,却较少考虑和利用多元图节点的多维属性特征,难以有效提取和表达语义信息,从而无法帮助用户理解大规模多元网络的拓扑结构与多维属性之间的内在关联,为大规模多元图的认知和理解带来困难.因此,本文提出一种语义增强的大规模多元图简化可视分析方法,首先在基于模块度的图聚类算法基础上提取出网络图的层次结构;其次通过多维属性信息熵的计算和比较分析,对网络层次结构进行自适应划分,筛选出具有最优属性聚集特征的社团;进而设计交互便捷的多个关联视图来展示社团之间的拓扑结构、层次关系和属性分布,从不同角度帮助用户分析多维属性在社团形成和网络演化中的作用.大量实验结果表明,本文方法能够有效简化大规模多元图的视觉表达,可以快速分析不同应用领域大规模多元图的关联结构与语义构成,具有较强的实用性.

摘要：结合MBD技术的应用,对企业的数字化设计基础资源库的基本架构及功能进行了研究,提出了按型号对模板库、材料库、技术注释库、标准件库等基础资源库进行平台化集中管理的方法及基本功能,在CATIA/VPM端通过CAA二次开发调用工具将各种数据与MBD模型集成,建立了集查询、调用、检查、管理为一体的资源库管理及应用系统,有效地提高了建模及管理效率,增强了建模规范性。