检索结果-南通市图书馆

作者：谭龙远武汉理工大学

学位级别：硕士

随着Web信息爆炸式的增长,如何有效的在Web中获取有用的信息已变得及其困难。搜索引擎在信息检索中扮演着重要的作用,已经为人们在日常生活中进行信息检索不可缺少的工具。Yahoo、Google、MSN、百度等商业搜索引擎正是众多通用搜索引擎... 详细信息

随着Web信息爆炸式的增长,如何有效的在Web中获取有用的信息已变得及其困难。搜索引擎在信息检索中扮演着重要的作用,已经为人们在日常生活中进行信息检索不可缺少的工具。Yahoo、Google、MSN、百度等商业搜索引擎正是众多通用搜索引擎中最成功的典范,但随着网络变得越来越复杂,这些通用的搜索引擎也有时会在信息领航中也会迷失方向。然而,最近几年对各种搜索技术的研究方兴未艾,基于P2P技术的流媒体搜索、元搜索技术、垂直搜索技术等都成为了搜索领域研究的热点。本文的核心工作就是对主题相关的网络爬虫进行研究。首先深入分析一个大规模的搜索引擎,细述了其工作原理,常用的几种搜索策略,并分析了其优劣点,随后从两个方面分析了WEB爬虫的技术实现困境:一是通用搜索引擎需要解决的技术问题,二是通用搜索引擎存在的局限性。接着给出了主题相关的网络爬虫的实现框图。考虑到如何克服高度并发、以及对网络带宽的占用问题,提出了设计一个DNS解析器,以便于有效的利用网络带宽,减少网络传输延时;为了高效的对页面进行抓取,保证在进行并行抓取时,各进程间通信的问题,让各个组件之间高效的工作,在设计中引入了非阻塞套接字技术。URL的调度技术在网络爬虫系统的设计中起着关键的作用,提出了基于概率模型的启发示度量规则,让我们的网络系统有着更加智能的路由功能,以便于始终可以向着用户设定的主题进行页面获取。在给出了基于概率模型的启发示度量规则后,更进一步的提出了基于最佳优先搜索的隧道技术,用于克服对某个主题在进行抓取多次后,若偏离了原先的主题,可以让其迅速停止工作,从而在URL队列中选取下一个URL作为下一次的页面抓取出发点。考虑到技术的完整性,简要的给出网络爬虫的其他相关技术的实现。文本分类是主题网络爬虫不可缺少的技术组件。本文提出了一种改进的贝叶斯分类算法,通用的贝叶斯分类器认为所有的所有词项的重要性都是等概率的,在这里认为应更加的倾向于各标题中的词项。最后,设计了一个Focused-Crawler的原型,给出实验数据。通过对比,分析、测试、比较了各算法之间的优劣。

关键词：网络爬虫文本分类概率模型搜索引擎

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基于谱图理论的点模式匹配算法研究

基于谱图理论的点模式匹配算法研究

作者：王松涛武汉理工大学

学位级别：硕士

点模式匹配是计算机视觉和模式识别中基础而重要的问题,也是目前各领域关注的一个热点。它是一个普遍存在的问题,不仅限于计算机视觉领域,在航位与姿态估计、目标识别、遥感图像配准、医学图像配准、计算生物和化学等方面都有广泛的应... 详细信息

点模式匹配是计算机视觉和模式识别中基础而重要的问题,也是目前各领域关注的一个热点。它是一个普遍存在的问题,不仅限于计算机视觉领域,在航位与姿态估计、目标识别、遥感图像配准、医学图像配准、计算生物和化学等方面都有广泛的应用。而谱图理论应用于该课题的研究具有计算效率高、效果较好的优势。本文通过分析Scott和Longuet-Higgins, Shapiro和Brady两种点模式匹配谱图分析法的不足,提出了一种新的点模式匹配的谱图分析方法。方法的核心部分是构造了一种新的邻近矩阵,这种方法在图像较大幅度仿射变换下和点抖动的情况下得到的结果要好于前面两种方法,在算法的复杂度上具有谱图法的优点,效率比近几年提出的一些需要迭代的方法高。新方法经过了较为全面的检验,包括在合成数据和真实数据上的测试,都取得了较好的效果。本文在总结以往文献中谱图理论匹配算法的基础上,做出了一些改进和提炼,提出了一个算法框架,算法分为两个步骤,第一步是选择距离函数的组合,框架本身提供一组改进的距离函数,也可以根据应用需要另外加入函数。最终得到的距离函数为所选函数的乘积,这样的乘积可以突出适合特定匹配需求的距离函数的作用。第二步是构建距离函数的高斯加权邻近矩阵或者Laplacian矩阵,作SVD分解,得到匹配关系。这个框架的优点可根据具体应用的需要生成多种算法,具有较好的灵活性和适应性,在实现上,每一步产生的代码可以复用,易于编程实现。

关键词：转换和对应点模式匹配谱图理论邻近矩阵 Laplacian矩阵图像纹理

基于智能技术的后桥主减速器齿轮故障诊断研究

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基于智能技术的后桥主减速器齿轮故障诊断研究

作者：余维康武汉理工大学

学位级别：硕士

现代汽车技术发展突飞猛进,人们对汽车的质量要求越来越高,汽车的噪声、振动、与舒适性即NVH (noise, Viblalion, Harshness)是衡量汽车制造质量的一个综合性指标。在汽车噪声中,主减速器是微车传动系统中的关键部件总成,齿轮作为主减... 详细信息

现代汽车技术发展突飞猛进,人们对汽车的质量要求越来越高,汽车的噪声、振动、与舒适性即NVH (noise, Viblalion, Harshness)是衡量汽车制造质量的一个综合性指标。在汽车噪声中,主减速器是微车传动系统中的关键部件总成,齿轮作为主减速器中的重要零件,其振动噪声是主要噪声源之一。齿轮的振动产生噪音是客观存在的,但如果齿轮噪声过大,则对汽车的质量安全带来隐患,同时又污染环境,影响人们乘坐的舒适性。目前,对齿轮故障诊断,企业的做法多为靠人工听齿轮转动的声音来判断齿轮的好坏,对工人的业务要求较高,需要有经验的工人师傅才能担当这一任务。因此,对齿轮噪声携带的信息,利用相关仪器进行采集,分析其特征,规律,然后利用现代计算机智能方法对其进行诊断研究,是一件很有意义的工作。齿轮噪声传递出来的信息是杂乱的,非线性的,为了寻求其中的规律,利用人工神经网络方法对其进行研究是相得益彰的。人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理。尤其是BP神经网络,结构简单,可塑性强,在故障诊断领域已经有了广泛的应用。然而,BP网络的优缺点也十分突出,其自学习自适应能力强,容错性强,极其适于处理非线性复杂问题,但是收敛速度慢,尤其是极易陷入局部最优点,制约了其性能。模拟退火算法适合解大规模组合优化问题,计算过程简单通用,鲁棒性强,适用于并行处理,尤其是在理论上被证明是一种以概率1收敛于全局最优解的全局优化算法。用模拟退火算法改进BP神经网络,克服了BP神经网络极易陷入局部最优点的缺点,进一步提高了网络的性能。本文介绍了齿轮故障诊断的相关研究,具体阐述了BP神经网络和模拟退火算法,对其优缺点和改进方法进行了分析,并且用融合的模拟退火BP神经网络对齿轮噪音信息进行处理诊断,并对诊断结果进行了分析。结果对比表明,融合的模拟退火BP神经网络具有更好的性能,对齿轮故障的诊断精度更高。

关键词：齿轮故障人工神经网络模拟退火算法 SA-BP融合算法

基于聚类划分的关联规则在Web日志挖掘中的应用研究

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基于聚类划分的关联规则在Web日志挖掘中的应用研究

作者：石敏武汉理工大学

学位级别：硕士

随着电子商务、Web服务以及基于Web的信息系统的快速发展和壮大，基于Web的组织在日常运作中已经收集了大量的Web日志信息。分析并发现这些潜在的规律及知识，对于用户访问、广告投放和个性化服务等应用有着重大的意义。本文将将针对We... 详细信息

随着电子商务、Web服务以及基于Web的信息系统的快速发展和壮大，基于Web的组织在日常运作中已经收集了大量的Web日志信息。分析并发现这些潜在的规律及知识，对于用户访问、广告投放和个性化服务等应用有着重大的意义。本文将将针对Web日志中半结构化数据集，以发现Web用户访问记录中潜在的规律和知识为目标。以Web日志关联规则挖掘模式为方法，提出了一种改进的基于聚类划分的Web日志关联规则挖掘方法。 Web日志挖掘是指自动发现和分析模式、这些模式来自于收集的点击流和相关数据或用户与一个或多个网站互动的结果。其目标是捕捉、建模并分析用户与网站交互的行为模式和模型。所发现的模式经常被表示成有着共同需求或兴趣的一群用户频繁访问的页面、对象或者资源的集合。而对整合好的记录数据进行分析的类型和层次依赖于分析员的最终目标和预期的结果。在本文里，也描述了Web使用记录挖掘领域里最常用的模式发现类型以及分析技术在应用中的实践。本文工作如下： (1)介绍了Web使用日志挖掘的发展背景与国内外发展现状，总结了当前Web使用日志挖掘技术的一些算法，并在已有的算法基础上提出了改进的方向;(2)本文再针对原始Web日志数据的半结构化和冗余特性，提出了日志预处理的一些步骤与方法，针对预处理之后的数据进行了一定的建模，使得后面的挖掘步骤能够有条不紊的进行，也保证了后续挖掘的数据质量;(3)针对Web日志挖掘中的一些关键算法进行了详细的陈述与分析，对算法中存在的劣势也提出了一些改进方向;(4)针对Web日志中的原始关联规则Apriori算法提出了基于聚类划分的Apriori算法，克服了原始算法挖掘规则覆盖率不够高的问题，并且就原始算法和改进的算法做了一个仿真实验，并针对实验后的结果进行了对比分析，验证了改进后的算法在挖掘性能上的提升，最后给出了推荐系统的原型设计。

关键词： Web日志挖掘数据建模聚类划分 Apriori算法

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智能方法在桩基健康检测中的应用

智能方法在桩基健康检测中的应用

作者：王晓勇武汉理工大学

学位级别：硕士

智能检测在各个领域的应用越来越广泛。科技的不断发展,给智能检测的研究提出新的挑战,同时也为智能检测的发展提供了强大的推动力。桩是一类古老、传统而又应用广泛的工程结构。随着现代工程技术以及我国经济建设的发展,桩基由于本身... 详细信息

智能检测在各个领域的应用越来越广泛。科技的不断发展,给智能检测的研究提出新的挑战,同时也为智能检测的发展提供了强大的推动力。桩是一类古老、传统而又应用广泛的工程结构。随着现代工程技术以及我国经济建设的发展,桩基由于本身的优点而得到广泛使用。但是影响桩基质量的因素很多而且不稳定,在施工工程中桩身易出现一些缺陷,如断裂,缩径,离析等,使桩基无法达到预定的承载力或使结构产生不均匀沉降而引发许多工程事故。因此如何合理确定桩基的健康性,充分发挥桩基的经济效益,始终是工程设计施工人员十分关心的问题。本文采用低应变发射波法检测桩基的健康,其关键在于对所采集的数据的分析,由于设备的复杂性和故障形式的多样性,征兆和状态之间不是一一对应的关系,也不存在确切的函数表达式,因此本文旨在构造一种新型的遗传算法与神经网络相融合的智能方法:在对改进的神经网络和遗传算法技术分析研究的基础之上,提出了把这两种改进后的先进技术融合在一起,这样有效地克服两种算法在收敛方面存在的问题,从而得出全局最优性和最佳搜索效率。本文主要研究了BP算法与遗传算法的融合技术,对融合后的网络模型进行了性能分析并将GA-BP网络应用于桩基的健康检测,主要包括以下几个部分: ①桩基检测发展与现状 ②人工神经网络的发展和应用。重点介绍了BP网络的原理、表达式、执行步骤、缺陷、改进等。 ③遗传算法的发展和应用。介绍了遗传算法与其它优化算法的比较以及遗传算法的一些主要操作。 ④结合BP和遗传算法两者的优势,将两者进行融合,产生新的智能网络即:GA-BP网络模型并进行性能分析。 ⑤将GA-BP网络模型应用于桩基的健康检测中。 ⑥在论文结尾,展望了智能检测的未来及需要注意的地方。

关键词： BP网络桩基遗传算法 GA-BP网络

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基于智能算法的梁损伤定位的研究与实现

基于智能算法的梁损伤定位的研究与实现

作者：郑明武汉理工大学

学位级别：硕士

随着房屋建筑、公路交通等工程事故的频繁发生,工程质量的好坏引起了人们的日益重视。然而工程结构中由于初始缺陷的存在及荷载和环境的共同作用,经长期的累积导致的性能下降甚至安全隐患容易被忽视,在特定的环境和条件下可能导致重大... 详细信息

随着房屋建筑、公路交通等工程事故的频繁发生,工程质量的好坏引起了人们的日益重视。然而工程结构中由于初始缺陷的存在及荷载和环境的共同作用,经长期的累积导致的性能下降甚至安全隐患容易被忽视,在特定的环境和条件下可能导致重大损失甚至是安全事故。梁作为承重构件在整个工程结构的地位非常重要。因此梁的损伤定位是一件非常有意义的工作,目前梁损伤定位采用的主流技术包括基于振动的损伤检测和基于智能方法的损伤检测。人工神经网络具有大规模并行分布处理、高度的容错性和鲁棒性及自学习自适应能力,从而成为梁损伤定位的有效手段。多层前向神经网络网络是研究最为成熟、应用最为广泛的人工神经网络。由于基本的BP算法收敛速度慢,出现了对基本BP算法的各种改进技术,其中采用了数值优化技术的LMBP算法是最快的一种BP算法。由于其基于梯度的搜索策略,BP算法极易陷入局部最优点。粒子群优化算法作为一种群智能算法,具有很强的全局搜索能力,将其用于训练神经网络可以克服BP算法的极易陷入局部最优的缺点。然而在粒子群优化算法中,早熟现象时有发生,从而制约了算法的性能。人工免疫系统中抗体抑制机制和基因变异机制能够有效的维持抗体的多样性,疫苗接种机制利用先验知识指导搜索过程,加快了算法的收敛速度。本文将免疫算子引入粒子群优化算法,构造了一种免疫粒子群优化算法。对四个基准测试函数使用免疫粒子群优化算法进行试算,并与标准粒子群优化算法进行了对比,结果表明免疫算子的引入有效克服了算法容易早熟的缺陷,增强了算法的全局寻优能力,明显改善了粒子群优化算法的性能。本文使用这种免疫粒子群优化算法来训练前向神经网络,结果与基准函数测试类似,免疫算子的引入改善了粒子群优化算法的性能。本文还将免疫粒子群优化算法与各种BP算法进行了比较,并使用LMBP算法对免疫粒子群优化算法训练后的网络进行进一步的训练,既利用了免疫粒子群优化算法结果早期的全局搜索能力,又利用了LMBP算法后期的局部精细搜索能力,网络性能得到了很大的改善。使用训练后的网络对桁架梁进行损伤定位仿真,仿真结果能够对损伤定位起到指导作用。在此基础上,本文实现了桁架梁的损伤定位仿真系统。

关键词：梁损伤定位人工神经网络粒子群优化算法人工免疫系统

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蜜罐技术在入侵检测系统中的应用

蜜罐技术在入侵检测系统中的应用

作者：胡征昉武汉理工大学

学位级别：硕士

随着Internet的迅猛发展和网络社会化的到来，互联网面向商业用户和普通公众开放，网络通信和业务量以滚雪球的方式增长。同时，由于Internet本身安全方面的缺陷，黑客网络攻击与入侵行为、安全信息泄漏等网络安全事件呈现出迅猛递增的... 详细信息

随着Internet的迅猛发展和网络社会化的到来，互联网面向商业用户和普通公众开放，网络通信和业务量以滚雪球的方式增长。同时，由于Internet本身安全方面的缺陷，黑客网络攻击与入侵行为、安全信息泄漏等网络安全事件呈现出迅猛递增的趋势。现有的安全措施主要是基于已知的事实和攻击模式，采取被动防御的方法，这些方法对于复杂而多变的黑客攻击显得力不从心。如何使网络安全防御体系由静态转为动态，防御措施从被动变为主动是我们要研究的新课题。由此，另一种更主动的有效的信息安全技术正渐渐地进入人们的视野，那就是蜜罐技术。蜜罐是网络安全的一个全新领域。它通过构造一个有着明显安全漏洞的系统来引诱入侵者对其进行攻击，并在攻击的过程中对入侵者的入侵动机、入侵手段、使用工具等信息进行详细地记录。根据收集到的入侵者信息，我们就可以分析得到入侵者所使用的最新技术、发现系统中的安全漏洞，从而对系统中存在的问题及时予以解决。论文详细分析了蜜罐的原理、结构、特点、设计和实现，并构建一个虚拟蜜罐系统来全面论证了蜜罐的功能。本文中主要论述了如下几个方面：一、介绍了蜜罐的起源与发展，蜜罐的定义和分类，分析蜜罐的安全价值，论述相对于其他安全工具蜜罐所特有的优势和弱点。二、分析了蜜罐的相关技术，包括蜜罐的伪装、信息采集、风险控制、数据分析等几个部分。三、在深入地剖析了国内外传统和前沿蜜罐技术之后，总结了蜜罐技术主要存在的技术难点和缺陷。随后沿着提出问题，解决问题的思路，提出了对现有蜜罐技术的拓展方法——结合其他信息安全技术的综合解决方案。设计了一个Honeypot和IDS结合的安全防御系统，并详细描述了该系统的实现过程。四、对蜜罐系统进行了功能测试和性能测试。作者通过搭建一个虚拟的蜜罐系统，使用常用的攻击方法对其进行了测试，结果符合预计的系统设计目标。通过理论的证明和试验的验证，得出结论：蜜罐可以迷惑攻击者，转移攻击目标，消耗攻击者资源，发现系统漏洞和新的攻击方式。和现有网络安全手段如入侵检测系统和防火墙结合使用，可以有效的提高系统的安全性。

关键词：蜜罐入侵检测系统网络诱骗网络安全

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基于J2EE架构电子政务系统的研究和开发

基于J2EE架构电子政务系统的研究和开发

作者：陈兵武汉理工大学

学位级别：硕士

随着计算机技术和网络的发展和普及,信息化己经影响到社会的各行各业,电子政务就是其发展的结果。电子政务建设对加快政府职能转变,提高工作质量和效率,增强各级政务部的管理能力、决策能力、应急处理能力和公共服务能力,促进社会监督... 详细信息

随着计算机技术和网络的发展和普及,信息化己经影响到社会的各行各业,电子政务就是其发展的结果。电子政务建设对加快政府职能转变,提高工作质量和效率,增强各级政务部的管理能力、决策能力、应急处理能力和公共服务能力,促进社会监督、实施信息化带动工业化的发展战略具有十分重要的意义。然而随着J2EE跨平台技术的日趋成熟,因其可靠性、可扩展性等特点得到了市场的认可,J2EE技术成为了Web开发的主流。电子政务系统作为互联网的一部分,其安全性和可靠性是首要考虑的因素。采用J2EE技术可以为电子政务系统提供高度的安全性以及多样化的选择,因此在电子政务应用中迅速地发展起来。本文是以湖北省电子政务系统的开发为背景,比较详尽的研究和实现了电子政务系统。首先介绍了电子政务的意义和国内外的发展状况,分析了电子政务应用的特点。然后从J2EE技术开始,介绍了J2EE的体系架构和相关技术以及电子政务系统采用的设计模式:MVC模式。接下来分析了两种技术体系的一般性和特点,并给出了结论。在系统实现方面,以湖北省行政许可事项信息管理系统为例,介绍了此系统的概要设计,给出了系统的数据库设计、类图设计。按照J2EE的层次结构,对其中一个子功能模块做了详细设计,整个设计理念很好的体现了基于J2EE的电子政务的特点和优越性。最后介绍了湖北省电子监察系统的建设方案,由于两系统技术框架相同,则着重研究了电子监察系统的安全和信息交换这两个方面的问题。本文旨在提出基于J2EE的相对完整的电子政务系统总体技术框架,以及电子政务系统间的信息交换。

关键词： J2EE 电子政务应用系统 MVC

改进的遗传—神经网络算法在肺癌诊断中的应用

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改进的遗传—神经网络算法在肺癌诊断中的应用

作者：王美武汉理工大学

学位级别：硕士

肺癌是当今世界各国常见的恶性肿瘤,已成为绝大多数国家癌症死亡的主要原因。肺癌早期多无症状或症状轻微,不易发现,待到发现时往往已有转移。因此,提高早期肺癌的检出率是提高肺癌患者生存率和降低死亡率的必要手段,也是肺部疾病检测... 详细信息

肺癌是当今世界各国常见的恶性肿瘤,已成为绝大多数国家癌症死亡的主要原因。肺癌早期多无症状或症状轻微,不易发现,待到发现时往往已有转移。因此,提高早期肺癌的检出率是提高肺癌患者生存率和降低死亡率的必要手段,也是肺部疾病检测诊断的难点之一。CT是目前应用比较广泛的肺癌诊断手段之一,但是由于肺癌CT片表现的复杂性和其他不确定因素,使临床医生在观察有些肺CT片时并不容易做出正确诊断。人工神经网络在医学领域已经有了广泛地应用,但对神经网络的结构设计和初始权值的设置尚缺乏理论支持,以及经典BP算法收敛慢、易陷入局部极小等都是需要改善的问题,遗传算法(GA)全局搜索能力强,正好可以弥补BP网络的缺陷。很多学者提出了GA与BP网络的融合算法,但传统的GA-BP算法往往是只对神经网络的权值或结构一个方面进行优化,这样就可能导致优化权值后的网络仍存在结构冗余,或者优化网络结构之后没有达到最佳权值分布,针对此问题,本文引入了多物种协同进化(CGA)思想,将结构和权值同时编码在染色体中;另外由于遗传算法局部寻优能力不强,传统的GA-BP算法在快速收敛到最优解邻域时却迟迟找不到最优解,以至于迭代次数太多,因此本文分别在适应度函数和变异算子上引入了模拟退火算子(SA),确保其局部随机搜索能力,加速向最优解收敛;在对遗传算子的选择方面本文采用了自适应改变交叉概率和变异概率的方法,在初期取较大的变异算子而维持种群的多样性,防止出现早熟现象,在已接近最优解邻域时,使变异算子减小,从而获得网络的最优设计。这种方法避免了依靠经验确定网络结构的困难,克服了由于神经网络初始权值的随机性和网络结构确定过程中所带来的网络振荡,有效提高了神经网络的泛化能力。本论文在分析大量肺癌患者数据的基础上,综合考虑诸多复杂影响因素,用改进的GA-BP算法得出与患肺癌关系最为密切的8大危险因素,并对肺癌CT影像的特征作了分析与研究。MATLAB仿真实验证明了改进GA-BP算法的预测结果准确率为97.5%,比传统GA-BP算法(94.2%)高,比放射医师的正确诊断率(96.7%)略高,其收敛速度也大大提高。使用该算法可以极大地扩大医生有限的个人知识和经验,有效地对肺癌与其他肺部病变的CT片特征加以区别鉴定,尽可能早的发现肺癌,为肺癌的早期诊断提供一条有效的决策依据。

关键词： BP神经网络遗传算法模拟退火算法肺癌

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汽车导航引擎技术的研究与实现

汽车导航引擎技术的研究与实现

作者：胡飞武汉理工大学

学位级别：硕士

汽车导航引擎,应实现地图显示、路径规划、语音引导和兴趣点检索等功能,导航引擎的优劣直接决定整个导航产品性能的好坏。国内汽车导航系统多基于二次平台开发,通常只能利用二次平台提供的接口或功能,极大影响了开发的自主性和引擎功能... 详细信息

汽车导航引擎,应实现地图显示、路径规划、语音引导和兴趣点检索等功能,导航引擎的优劣直接决定整个导航产品性能的好坏。国内汽车导航系统多基于二次平台开发,通常只能利用二次平台提供的接口或功能,极大影响了开发的自主性和引擎功能的完善性。针对以上局限性,本文采用独立开发模式实现引擎模块的核心部分,设计出的导航引擎结构及功能更加合理和完善。针对道路状况和行车规则的复杂性,本文采用交叉口模型描述实际交叉路口,根据节点—路段关系,建立基于层次网格索引的路网数据模型。在此基础上,设计出基于新引擎构架的地图文件格式,加快了地图数据的读取速度。地图显示速度直接影响用户体验,针对嵌入式设备资源有限,地图显示较慢等问题,论文提出将地图数据分为背景数据、道路数据和兴趣点数据等部分,并对其分层分块建索引,不同比例尺地图对应不同地图数据格式文件,能快速定位到所需的数据。同时,对显示要素划分等级,每次只显示当前比例尺下的对应级别要素,减少了数据冗余,加快了地图显示速度,增强了用户体验。路径规划是汽车导航的核心问题。实际导航中,交通转向限制和交叉口延误等,会造成规划结果的不准确。对此,本文采用对偶图思想建立转向限制关系表来表达转向限制关系,能更好地配合实际路径规划。针对导航仪规划速度慢等问题,采用结合分层策略的双向启发式融合算法,同时从起点和终点进行搜索,并对A算法结构和节点扩展方式加以改进。系统运行结果表明,采用此算法,大大减少了参与计算的路段数量,节省了存储空间,提高了路径规划的效率。论文最后以武汉市区某范围内的路网数据为研究对象,对论文主要工作进行实证研究和测试。理论分析和实际运行结果表明,本文所做的主要工作有效地克服了当前导航引擎开发中的不足,极大地提高了地图显示速度,并能在交通转向限制情况下提供有效的路径规划。

关键词：汽车导航导航引擎地图显示路径规划兴趣点