成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。

通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。

通信网络社团结构可视化分析系统将各种算法分析得出的数据结果用可视化技术展示在前台。数据的可视化展示界面可以放 大和缩小；展示界面 可以在全屏与非全屏 之间切换；系统的可 视化展示结果是用户 交互形的，用户可以 点击可视化界面的节 点或连线来操控数据 展示图。该系统用不 同的图形展示方式展 示结果数据，方便数 据分析人员直观快速 地分析海量数据，并 且得出重要的分析结 论。

河南大学软件学院依托开封市大数据与人工智能研究院，开发“开封市政务数据分析和可视化系统”，助力疫情防控。 该系统针对开封市各县区、各社区每日产生海量的文本数据，通过自然语言理解等人工智能技术手段进行数据分析，让采集的数据能够进行自动比对、分析、研判，生成可视化分析图，及时准确将结果以可视化的形式直观展现出来，以更精准的数据为打赢疫情防控攻坚战提供保障，对开封市疫情防控工作提供有力的决策支持。

数据可视化旨在借助于图形化手段，清晰有效的进行相关数据的传达与沟通，通过直观的传达关键数据的特征，从而做到数据价值的更高体现。提供多种展示模板供用户进行选择，同时支持模块的自定义功能。

项目简介 “低温空间温度场数据可视化与模拟分析系统”项目由泰州市沪江特种设备有限公 司委托开展。运用空间温度在线监测和计算机数据处理及可视化技术，实时分析空间的 温度场变化，实现空间温度场的优化，达到节能运行的目的。 系统根据空间需要，布置多层、多处测点，依靠传感器及相关仪表，通过 485 通信 方式实现本地数据与计算机之间的传输。自主研发的数据采集与处理程序实时监测空间 各处的温度分布，并以三维彩色视图显示，可直观观测空间的温度场的动态变化特征， 指

QFView是公司自主研发的后处理软件，对二维和三维数据进行可视化和分析，依据计算机结果绘制二维曲线、云图、矢量图、动画等。QFView基于VTK图像库采用C++语言编写，图形用户界面采用Qt框架可跨平台运行。QFView针对CFD领域提供灵活接口，易于集成到其他平台。

可视化智慧校园是基于校园物理环境，以真实校园整体为蓝本，利用网络技术，完成校园的可视化孪生校园的搭建，实现校园多维度、跨平台的虚拟展示和呈现，是物理校园与虚拟校园的结合提供链接纽带，是智慧校园的重要基础组成部分。 智慧校园多维的孪生数字校园的建设，构建完整的虚拟孪生校园底座，提供面向校园各场景的孪生底座支撑。并在此基础上提供孪生微应用服务的可视化和孪生微管理场景应用的打造，支持服务与应用的扩展。通过全域数据感知，提供基于全域指挥中心态势感知，逐步推进高校孪生数据大脑建设完善。

物联网可视化连接，大数据分析