空间认知对等原则下道路网示意性地图自动综合算法与模型研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41001303
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    18.0万
  • 负责人：
    董卫华
  • 依托单位：
    北京师范大学
  • 学科分类：
    D0115.测量与地图学
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

面向网络状线目标定性可视化表达的示意性地图，已成为复杂交通系统中道路导航、路线寻址的重要可视化工具和当前研究的活跃课题。道路网示意性地图是在空间认知对等原则下，采用地图综合技术，实现道路网络拓扑结构、线状目标形状、实体间距离、方位关系的高度综合化简，其实质是多约束条件下多目标最优化求解，地图综合质量取决于制图模型、规则及算法的合理性、完备性及智能化程度。本课题针对道路网示意性地图自动综合的难点和关键问题，拟研究：1）空间认知对等原则下道路网示意性地图制图约束条件定量化描述；2）基于Stroke构建面向道路网示意性地图综合的数据模型；3）基于Memetic算法的道路网Stroke线目标自动综合策略；4）基于分形理论与用户阅读实验的地图综合质量评价方法。研究成果将为道路网示意性地图自动综合提供一整套新的解决方案，并将在数字地图制图学理论、自动制图综合智能化研究等方面具有重要理论意义与应用价值。

结项摘要

针对网络拓扑图形的schematic定性可视化表达，创新性的提出在空间认知对等原则下，基于stroke模型的网络拓扑图形简化算法与渐进式综合方法，实现了schematic网络拓扑地图自动综合与多尺度表达。具体包括：1）基于every-best-fit,self-best-fit and self-fit原则，构建了空间认知对等原则下网络拓扑图形的stroke模型；２）基于网络拓扑地图的stroke模型，提出并采用渐进式综合方法，实现了schematic网络拓扑地图多尺度自动综合；3)基于用户认知心理学实验的统计分析与分形维计算、定量评价了schematic网络拓扑地图自动综合与多尺度表达的质量。

项目成果

期刊论文数量（2）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
A stroke-based method for automated generation of schematic network maps
一种基于笔划的网络示意图自动生成方法
  • DOI：
    10.1080/13658811003766936
  • 发表时间：
    2010-11
  • 期刊：
    International Journal of Geographical Information Science
  • 影响因子：
    5.7
  • 作者：
    董卫华
  • 通讯作者：
    董卫华
Effectiveness and Efficiency of Map Symbols for Dynamic Geographic Information Visualization
动态地理信息可视化地图符号的有效性和效率
  • DOI：
    10.1559/1523040639298
  • 发表时间：
    2012-01
  • 期刊：
    Cartography and Geographic Information Science
  • 影响因子：
    2.5
  • 作者：
    Dong, Weihua;Ran, Jing;Wang, Jue
  • 通讯作者：
    Wang, Jue

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其他文献

2008 年以来地图学眼动与视觉认知研究新进展
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    地理学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    董卫华;廖华;詹智成;刘兵;王圣凯;杨天宇
  • 通讯作者：
    杨天宇
视场角与观察角度对三维地图视觉信息加工的影响研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    地球信息科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘兵;董卫华;王彦文;张宁旭
  • 通讯作者：
    张宁旭
场认知方式、性别和惯用空间语对地理空间定向能力影响的实验研究
  • DOI：
    10.3724/sp.j.1047.2016.01513
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    地球信息科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    高雪原;董卫华;童依依;崔迪扬
  • 通讯作者：
    崔迪扬
尺度对人口地图空间分异规律认知的影响
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    地球信息科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张琬卿;赵书宁;张冬韵;董卫华
  • 通讯作者：
    董卫华
眼动控制的交互式地图设计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    朱琳;王圣凯;袁伟舜;董卫华;刘纪平
  • 通讯作者：
    刘纪平

其他文献

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董卫华的其他基金

地理空间类脑智能导航基础理论与方法
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相似国自然基金

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  • 批准号：
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相似海外基金

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知道了

AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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