Вектор узел регулирования: Узлы регулирующие ВЕКТОР | ООО Веза

Расценки на строительно-монтажные работы | Портал сметчика

---

Список оборудования и материалов:

ID:1

С2000-М Пульт контроля и управления

ID:45

Подключение кабелей и проводов

ID:5

Коробка монтажная КМ-О(4К)

ID:383

Шкаф металлический с монтажной платой

ID:808

Кабель силовой и связи

ID:875

Выключатель автоматический

ID:1049

Кронштейн

ID:295

ИБП Источники бесперебойного питания

ID:568

DIN-рейка (динрейка)

ID:101

С2000-БКИ Блок индикации с клавиатурой

ID:12

Аккумуляторы DTM

ID:222

UTP Кабели «витая пара» (LAN)

ID:2153

агрегат дугогасящий масляный

ID:106

Частотный преобразователь

ID:44

Трубы гибкие гофрированные из ПХВ «DKC”

ID:16

Короба пластмассовые

ID:1038

Шина нулевая в корпусе

ID:22

Коммутатор WS-C2960S-48FPS-L

ID:113

ЩРН-П-12 IP41 Щиток модульный навесной

ID:121

RJ-45 коннектор

ID:274

ВРУ.

Вводно-распределительное устройство

ID:25

УК-ВК Устройство коммутационное

ID:9

Оповещатель охранно-пожарный световой (табло) «Молния-24»

ID:4

Извещатель пожарный ручной ИПР-513

ID:104

С2000-КПБ Контрольно-пусковой блок

ID:404

Приточно-вытяжная установка

ID:108

РИП12 Источник питания резервированный

ID:455

Лоток

ID:2157

Устройство контроля шлейфа

ID:47

С2000-СП1; СП2; СП4 Блок сигнально-пусковой

ID:3

Резисторы, диоды, модули нагрузки МПН

ID:177

Патч-панель 19 , 1U, 24 порта RJ-45, категория 5e

ID:877

прожектор светодиодный

ID:332

Датчик температуры наружного воздуха

ID:488

Контур заземления

ID:2156

ИПП-07е-330

ID:2158

НАГРЕВАТЕЛЬ

ID:405

Кабельный ввод

ID:1533

Насос

ID:2155

строп

ID:387

Контроллер двухпроводной линии связи С2000-КДЛ

ID:2011

Контроллер

ID:6

Оповещатель звуковой «Маяк-24-3М2»

ID:37

Блок разветвительно-изолирующий БРИЗ

ID:8

С2000-АР1; АР2; АР8.

Расширитель адресный.

ID:486

Герметизация проходов при вводе кабелей, пеной

ID:1542

труба стальная водогазопроводная

ID:934

Трубы ПНД (Полиэитилен низкого давления)

ID:223

Коммутатор

ID:107

Реле давления, времени, промежуточные, напряжения, и т.п.

Ещё 50

Разделы сайта ➤

---

👱 Сейчас на сайте: 114

---

Ваши вопросы

Уважаемые специалисты сметчики, поучаствуйте в дискуссии. Поможем коллегам!

06.10.2022

irina
г.Кострома

Добрый день, подскажите пожайлуста,какую расценку применить для 1) установки стальных гильз для перехода через стены или просто взять пробивку стен в 46 сборнике, но установку гильз чем расценить? И к ...

💬 2     😎 254

05. 10.2022

Олеся
Тюмень

Добрый день!
Какую расценку применить на монтаж Модуль газового пожаротушения МПХ 65-50-33 50 л? К нему идут крепление, заглушки, сигнализатор давления, РВД, ниппели. 
ГЭСНм18 отдел 9, приличные тру ...

💬 1     😎 225

03.10.2022

irina
г.Кострома

Добрый день, кто сможет подскажите пожалуйста - какие расценки применить для монтаж а держателей контура заземления и сварку при соединении проводников? ...

💬 1     😎 341

Перейти в раздел «Вопросы» ➤

Группа «PNR SYSTEM» (ВКОНТАКТЕ)

Версия для ПК ➤

Мобильная версия ➤

---

Электронные ссылки

ФГИС ЦС ➤

Минстрой России ➤

Федеральный реестр сметных нормативов ➤

Индексы изменения сметной стоимости ➤

Федеральные единичные расценки ФЕР-2020 ➤

Сметно-нормативная база ФСНБ-2022 ➤

---

     Уважаемые пользователи, информация, размещенная на сайте, является личным мнением администрации сайта, экспертов и пользователей сайта, которое основывается на документах сметного нормирования. Сайт предоставляет информацию, а вы как специалисты решаете использовать эту информацию или нет.

---

Обзор автобуса ПАЗ Vector Next 7.6 – [ Статья ] :: ЯрКамп

Опубликована25 октября 2021

 

Содержание статьи:

1. Особенности внешнего вида и внутреннего пространства
   1. Преимущества салона ПАЗ 320405:
2. Безопасность и технические характеристики ПАЗ 320405
3. Модификации

 

Летом 2016 года стартовал серийный запуск нового и во многом революционного поколения автобусов малого класса от Павловского автомобильного завода, разработанного на прогрессивной платформе ГАЗон Next. ПАЗ Вектор Некст, дважды удостоенный престижной награды «Лучший автобус года», идеально подходит для езды на регулярных маршрутах малой и средней дальности с малым и средним пассажиропотоком.

Модель ПАЗ 320405 Вектор Next обладает привлекательным дизайном экстерьера и интерьера, высоким уровнем безопасности и соответствия требованиям стандарта EURO-5, современным техническим оснащением, а также комфортным вместительным салоном и эргономичным водительским местом.

Модульная конструкция кузова позволяет оперативно создавать практичные модификации, способные справиться с различными задачами.

Особенности внешнего вида и внутреннего пространства

Главные особенности экстерьера Вектор Next 7.6:

• оригинальная передняя маска с увеличенной площадью остекления, позволяющей минимизировать границы слепых зон
• выразительные светодиодные блок-фары
• привлекательная радиаторная решетка
• парные прислонно-поворотные одностворчатые двери
• ассиметричные зеркала заднего вида

Модель вмещает до 53 пассажиров, имея от 17 до 25 посадочных мест. Производитель обрадовал салон с учетом комфорта людей разных пропорций. Таким образом, даже высокие пассажиры с удобством располагаются в положении стоя или сидя на креслах, не упираясь коленями в спинку впередистоящего кресла.

Преимущества салона ПАЗ 320405:

• использование современных материалов и комплектующих
• наличие широких дверных проемов
• эффективная изоляция от внешних шумов
  высокий потолок
• общая система поручней разной высоты

Производителем предусмотрен ряд дополнительных опций, среди которых несколько вариантов кресел, тонированные стеклопакеты, качественная система видеонаблюдения, удобные багажные полки, информативные электронные рейсоуказатели, улучшенное место водителя, а также раздельная система кондиционирования для пассажиров и водителя.

Безопасность и технические характеристики ПАЗ 320405

Модель имеет полунесущий среднепольный тип кузова вагонной компоновки, который облицован оцинкованными металлическими панелями, имея в конструкции элементы из стеклопластика. Внешние габариты автобуса в полной мере соответствуют требованиям малого класса: 7645х2445х2915 миллиметров. Благодаря небольшой базе радиус разворота составляет всего 7 метров. Снаряженная масса нового автобуса ПАЗ 320405-04 Вектор составляет 6650 килограмм, а максимально допустимая – чуть более 10 тонн.

Интегрированный рулевой механизм ZF и телескопическая рулевая колонка (CSA) позволяют водителю беречь силы во время управления транспортным средством, а также обеспечивают необходимую четкость управления, избавляя от необходимости регулярного подруливания.

Для обеспечения безопасности водителя, пассажиров и других участников движения предусмотрено несколько прогрессивных решений:

• EBD – современная система распределения тормозных усилий
• ГЛОНАСС (опционально)
• ASR – электронная антипробуксовочная система
• система пожаротушения (опция)
• ESC – эффективная система курсовой устойчивости, предотвращающая занос транспорта во время поворотов (опционально)

Транспортное средство оснащается дизельным 4-цилиндровым двигателем ЯМЗ-534, оборудованный прогрессивной топливной системой Common Rail, который сопрягается с 6-ступенчатой АКПП Allison или 5-скоростной МКПП С40R13. Силовой узел, адаптированный к российскому топливу, уверенно запускается при низких температурах, а также обладает низким уровнем вибраций и шума.

Высокая маневренность и универсальность ПАЗ 320405 Vector Next обеспечены модернизированным шасси, в основе которого лежит надежная трансмиссия ГАЗ, сцепление с пневматическим гидроусилителем, система ABS, а также новейшая передняя ось с увеличенным углом поворота. Подвеска представлена комбинацией рессорной зависимой конструкции и зависимого пневморессорного аналога, оснащенного парой пневматических баллонов с системой автоматического регулирования давления.

Модификации

Унификация позволяет оптимизировать затраты на эксплуатацию, обеспечив достаточно ощутимую экономию денежных средств и, как следствие, быструю окупаемость автопарка. Каждая из существующих модификаций автобуса Вектор Некст оптимизирована для работы на городских, пригородных или междугородних маршрутах, с учетом их специфики и особенностей.

Помимо классической версии существует несколько модификаций Вектор Некст 7. 6:

• Доступная среда – отличается наличием специальной накопительной площадки с оборудованным местом пассажиров с детскими колясками или маломобильных людей, а также наличием механической аппарели и заниженным уровнем пола в задней части;
• Междугородный – оснащается мягкими эргономичными креслами с откидными спинками, немецким кондиционером, багажным отделением и удобными полками, а также тонированными стеклами и системой аудиоподготовкой для проведения экскурсий;
• Школьный – салон оснащен мягкими креслами с 4-точеными ремнями безопасности и кнопкой связи с водителем (опционально доступна установка дополнительной выдвижной подножки).

В завершении обзора ПАЗ Вектор Некст следует упомянуть о таких преимуществах модели, как доступность запасных частей, стабильность, низкий расход топлива, значительный ресурс кузова (10 лет) и механических узлов, а также отличная управляемость и гарантированно длительный срок эксплуатации.

Назад к новостям

Узел регулирования давления, Автоматизация насосных агрегатов на нефтеперекачивающей НПС “Травники”

• Следующая >

Система регулирования давления обеспечивает поддержание заданного давления при различных гидравлических возмущениях, предотвращая падение давления на линии всасывания станции ниже некоторого минимального значения (около 0,2 МПа), а на линии нагнетания – подъем не выше определенного максимального значения (6,4 – 7,0 МПа).

Система автоматического регулирования (САР) предназначена для поддержания безопасного давления нефти в трубопроводе при максимальной производительности. Система представляет собой сочетание объекта регулирования и устройства автоматического регулирования. Функциональная схема САР представлена на рисунке 1.4.

Регулирование напора и подачи насосов на НПС осуществляется дросселированием потока нефти регулирующим органом на выходе из насосной.

Для реализации системы автоматического регулирования давления используется комплекс средств автоматического регулирования «Вектор» на базе самописца ЭС-8, управляющий двумя параллельно установленными электроприводными заслонками типа «BIFFI» с регулирующим органом диаметром 700 миллиметров.

Рисунок 1.3 – Функциональная схема САР

Комплекс САР реализует работу в режиме релейного и пропорционально-интегрально-дифференциального (ПИД) закона регулирования.

Рассмотрим действие схемы регулирования давления в насосной НПС «Травники» (рисунок 1. 5).

Для преобразования давления на всасе и нагнетании насосной в стандартный токовый сигнал дистанционной передачи используется датчик для преобразования давления EJX.

В регуляторе давления всасывания и давления нагнетания эти значения сравниваются со значениями, заданными задатчиками давления.

Блок селектирования программно выбирает наибольший из двух сигналов, формируемых регуляторами. Далее управляющая команда поступает на блок силовой электроники, который управляет электроприводом регулирующих заслонок.

Выдача сигналов управления на электропривод производится при превышении текущего значения давления на выходе НПС выше значения уставки, или понижения давления на приеме НПС ниже заданного значения.

Комплекс САР позволяет обеспечить быстродействие исполнительных механизмов в пределах от 8 до 60 секунд.

Возможно два режима управления регулирующей заслонкой – ручной и автоматический. При запуске магистрального агрегата реализуется программное изменение значения уставок на приеме (выходе) НПС.

Рисунок 1.4 – Принципиальная схема регулирования давлений в насосной

• Следующая >

При цитировании материалов в рефератах, курсовых, дипломных работах правильно указывайте источник цитирования, для удобства можете скопировать из поля ниже:

“Узел регулирования давления” URL: https://studentopedia.ru/tovarovedenie/uzel-regulirovaniya-davleniya—avtomatizaciya-nasosnih-agregatov-na-nefteperekachivayushej-nps.html (Дата обращения 09.10.2022).

Поделиться материалом

Содержание

• Введение

• Технологическое описание НПС «Травники»

• Камера пропуска средств очистки и диагностики

• Система гашения ударной волны

• Магистральный насосный агрегат

• Узел регулирования давления

• Система приточно-вытяжной вентиляции насосной

• Маслосистема

• Режимы работы НПС и оборудования

• Требования к системе

• Патентная проработка

• Требования к автоматизации нефтеперекачивающей станции

• Шкаф ТК МНА

• Автоматизация насосных агрегатов (НА)

• Контрольно-измерительная аппаратура

• Микропроцессорный датчик давления EJX “Yokogawa”

• Прибор для измерения температуры подшипников и корпуса насосного агрегата

• Аппаратура виброконтроля СВКА

• Контроллер «ЭЛСИ – Т»

• Модернизация релейной системы автоматизации МНА на основе ПЛК

• Программируемый логический контроллер SKOREX

• Разработка программного обеспечения логического управления НА

• Программирование

• Охрана труда и техника безопасности на НПС «Травники»

• Мероприятия по обеспечению безопасных и безвредных условий труда

• Мероприятия по промышленной санитарии

• Мероприятия по пожарной безопасности

• Расчет установки пенного тушения и пожарного водоснабжения

• Оценка экономической эффективности от модернизации системы автоматизации МНА на основе ПЛК

• Обоснование коммерческой эффективности проекта

• Формирование эксплуатационных затрат

• ЗАКЛЮЧЕНИЕ

• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Публикации по категориям

Агропромышленность

Банковское дело

Бухучет и аудит

География

Документоведение

Естествознание

Журналистика

Инвестирование

Информатика

История

Культурология

Литература

Логика

Логистика

Маркетинг

Математика, химия, физика

Медицина

Менеджмент

Недвижимость

Педагогика

Политология

Политэкономия

Прочее

Психология

Региональная экономика

Религиоведение

Риторика

Социология

Статистика

Страховое дело

Техника

Товароведение

Туризм

Философия

Финансы

Экология

Экономика

Этика и эстетика

Vector Node

Доступ: NoTranslate”> Nodes > Basic > Vector

Под капотом Мари передает набор из четырех чисел по соединению между двумя узлами. Узел Vector используется исключительно как набор из четырех чисел (x, y, z и w). Вы можете использовать узел Vector в сочетании практически с любым узлом, в зависимости от вашего рабочего процесса. Например, вы можете использовать его для настройки положения или информации о цвете, или вы можете использовать его как число для изменения значения другого узла, например узла затенения.

Нет ввода.

Х управление с плавающей запятой	Первый компонент вектора. Применительно к RGBA это красный компонент.
Д управление с плавающей запятой	Второй компонент вектора. Применительно к RGBA это зеленый компонент.
NoTranslate”> З управление с плавающей запятой	Третий компонент вектора. Применительно к RGBA это синяя составляющая.
Вт управление с плавающей запятой	Четвертый компонент вектора. Применительно к RGBA это альфа-компонент.

Изменение положения шума

В этом примере давайте используем узел Vector для изменения положения процедурной обработки дерева, примененной к объекту.

1.

Создайте узел дерева.

Добавление узла Wood для текстурирования объекта.

2.

Создайте узел Add и соедините его с входом Position узла Wood. Создайте узлы Vector и Position и подключите их соответственно к входам A и B узла Add.

Добавление узла Vector в сочетании с узлом Position и
Add node для настройки положения текстуры.

Обратите внимание, как перемещение ползунка X узла Vector (см. Свойства узла Vector) перемещает текстуру по оси X по мере изменения информации о положении.

Настройка положения текстуры путем изменения значения X узла Vector.

Изменение цвета объекта

В этом примере давайте используем узел Vector для изменения цвета объекта.

1.

Создайте узел Цвет.

Исходная сцена содержит узел Color.

2.

Откройте свойства узла узла Color и измените Цвет на синий.

Узел цвета, применяющий синий цвет к объекту.

3.

Создайте узел добавления. Создайте узел Vector и подключите узел Vector и узел Color соответственно к входам A и B узла Add.

Добавление узла Vector вместе с узлом Add для изменения цвета объекта.

Обратите внимание, как перемещение ползунка Y узла Vector (см. Свойства узла Vector) изменяет зеленый компонент узла Color.

Изменение зеленого компонента узла Color путем корректировки значения Y узла Vector.

Использование векторного узла в качестве числа

В этом примере давайте используем векторный узел для внесения изменений в канал NoTranslate”> Roughness шейдера Principled BRDF.

1.

Создайте узел Tiled и узел Principled BRDF. Соедините узел Tiled с Базовый цвет ввод шейдера Principled BRDF.

Подключение узла Tiled к узлу Principled BRDF.

Это визуальный вывод текстуры, примененной с помощью узла Tiled.

2.

Создайте узел Vector и соедините его с входом Roughness в Principled BRDF.

Добавление Vectornode и подключение его к входу Roughness шейдера Principled BRDF.

Обратите внимание, как перемещение ползунка X узла вектора (см. Свойства узла вектора) изменяет шероховатость поверхности.
В этом примере узел Vector используется как число.

Изменение шероховатости поверхности путем изменения значения X узла Vector.

HTMLOnline”> • Мозаичный узел

• Покраска узла

• Узел Vector Dot

• Узел трехплоскостной проекции

• Положение узла

Встраивание узлов для начинающих. Встраивание узлов может быть сложным в… | by Yves Boutellier

Впервые в университете я услышал о сетях на курсе об экологических сетях. Этот курс прояснил для меня некоторые вещи. Я хочу узнать о них больше и мечтаю о работе, на которой я буду работать с сетями. Но я ничего не знал о возможном машинном обучении на графах. Я решил взять на себя ответственность и поискать в Интернете бесплатные онлайн-курсы и настоящие сокровища.

Photo by Jouwen Wang on Unsplash

Я нашел на YouTube этот бесплатный курс Стэнфордского университета, который преподает ведущий специалист в области графового машинного обучения Юре Лесковец. Название этого курса — «Машинное обучение с графиками». Эта и другие статьи, которые я собираюсь написать о графовом машинном обучении, — это мой способ включить эти новые знания, которые я получаю из этой серии. Если вы еще не прикасались к машинному обучению на основе графов, эта статья дает небольшое введение и поможет вам начать работу с его бесплатным курсом.

Поэтому я решил сделать эту часть очень вводной и продолжить эту статью более подробной информацией о том, что эта статья может дать вам. Итак, если вы чувствуете, что после прочтения этой статьи у вас растет желание получить больше знаний, вам следует ее прочитать. Надеюсь вам понравится.

Как и в случае с другими типами данных, мы хотим сделать выводы о базовой информации, полученной из данных, полученных в реальном мире. Вот где машинное обучение вступает в игру.

Алгоритмы машинного обучения предоставляют нам модели, которые помогают нам понимать данные в наших сетях случаев, которых мы раньше не видели. Когда я говорю понимать сети, что я имею в виду?

Какие вопросы мы можем задать о сетях?

Давайте создадим пример сети и посмотрим, какой вопрос мы можем задать.

Социальная сеть, нарисованная автором

Это социальная сеть. Каждый узел относится к человеку, и каждая ссылка или ребро означает, что два человека, соединенные этим ребром, знают друг друга. Так, например, Джоанна знает Петра и Пьера, но не знает Марию.

Изучая эту сеть, мы можем задаться вопросом, почему Питер связан с Джоанной [1. т.е. принадлежат ли они к одной и той же группе (ярлыку)?] или возможно ли, что Петр также знает и Марию [2.]. Или у Винсента и Джоанны похожие роли в социальных сетях [3.] ?

Сводка возможных вопросов (не исчерпывающая)

1. Предсказание признака узла (метки/группы) на основе предположения гомофилии
2. Предсказание связи
3. Предсказание признака узла (роли)

Давайте сделаем шаг назад и вспомним, как мы отвечаем на вопросы с другими типами данных. Я привожу краткое изложение возможных проблем и подходов только для ознакомления с общей схемой решения проблем.

Линейная регрессия

Если мы хотим предсказать цену дома, мы собираем атрибуты или признаки и помещаем их в вектор. Этот вектор, умноженный на вес/наклон и добавление точки пересечения, дает нам необходимый прогноз цены. Вектор имеет одинаковые характеристики для каждого дома, и вначале определяется порядок этих характеристик. Таким образом, первая запись всегда описывает, например, почтовый индекс, вторая — возраст здания и так далее. Идея о том, что функции всегда занимают одно и то же положение, естественна, и большинство из нас, имеющих опыт работы с данными / машинным обучением, не задумывались об этом.

автора

CNN

Если мы хотим классифицировать изображения, мы можем выбрать сверточные нейронные сети (CNN). Изображения в основном представляют собой массивы/матрицы значений пикселей. Алгоритм CNN классифицирует изображение на основе этих значений. Весь массив преобразуется в несколько этапов для сохранения важной информации (какой пиксель имеет какое значение и как это значение соотносится с соседними значениями) и, наконец, передается в полносвязную нейронную сеть для взвешивания взаимосвязей между пикселями. Но самое главное в контексте этой статьи — опять же, природа упорядочения. У каждого изображения есть верх и низ, лево и право. Таким образом, прежде чем массив (или, точнее, массивы с накоплением (тензор)) будет передан в полносвязную нейронную сеть, значения пикселей помещаются в вектор. Это разворачивается для каждой картинки одинаково, благодаря естественному упорядочению картинок.

автора

RNN

Во всех разновидностях рекуррентных нейронных сетей (RNN) мы передаем векторы, которые отражают измерения/значения из временного ряда или последовательности. Каждый вход имеет одинаковую форму, и сеть изучает отношения между точными элементами этой формы и предсказывает будущие значения.

автора

Возвращаясь к этим трем примерам и возвращаясь к всеобъемлющему принципу этих проблем, мы можем заключить, что необходимо иметь некоторую форму вектора, однозначно описывающего источник данных, будь то дом, изображение или последовательность. Кроме того, примеры показывают, что данные должны лежать в основе некоторого порядка.

gif от автора

Графики не имеют естественного порядка или точки отсчета. Таким образом, не существует ни верха, ни низа, ни левого и правого. Это отличается от типа данных, которые мы можем объяснить с помощью линейной регрессии, CNN или RNN. Картинка состоит из правильной решетки. РНС изучают последовательности хорошо упорядоченных векторов. Даже произвольные объекты, такие как дом, можно абстрактно описать вектором, даже если он не полностью отражает реальность.

Но любая попытка подсчета через сеть и создание матрицы не приводит к обобщению закономерностей в сетях. Поскольку матрицы смежности для данного графа не уникальны.

графы не имеют уникальных матриц смежности, автор

Но мы все же хотим делать выводы о графах

Тем не менее, нам нужна процедура, которая возвращает вектор для графа, узла или ребра. К счастью, эти процедуры уже изобретены. В оставшейся части статьи я сосредоточусь на встраивании узлов, но аналогичные подходы работают для целых графов или ребер.

Нахождение вектора для узла возможно с изучением представления узла. Результатом обучения такому представлению является встраивание узлов (также существует встраивание графов, встраивание ребер). Поэтому я буду использовать термины «представление» и «встраивание» как синонимы.

представление графа, автор

Но каким правилам должны подчиняться вложения узлов, чтобы сделать вывод?

Встраивания должны отражать топологию графа, отношения между узлами и дополнительную соответствующую информацию. Как вложения должны фиксировать эту неотъемлемую информацию графа, не установлено. Это зависит от вопросов, которые мы задаем о сети.

Встраивание должно фиксировать топологию графа, отношения между узлами и дополнительную информацию. Как мы собираемся понять это, чтобы у нас была четкая процедура?

Возможное решение этой проблемы состоит в том, чтобы попытаться сформировать вложения так, чтобы вложения двух узлов были в некотором смысле похожи, если они имеют некоторое сходство в реальной сети. Каким бы ни было это сходство, решать нам.

Мы можем решить формировать вложения по принципу подобия. Узлы, которые похожи в сети, будут иметь аналогичные вложения.

Если мы вернемся к вводному примеру сети, где у нас есть социальная сеть, и мы хотим распределить разных людей по группам (это был один из возможных вопросов), мы можем попытаться сформировать вложения, которые помогут нам в этом. Одна концепция, которая оказалась полезной, называется гомофилией. Было обнаружено, что во многих реальных сетях гомофилия является организующим принципом, особенно в социальных сетях. Тем не менее, мы хотим объединить людей, которые проводят время вместе.

💡 Таким образом, векторное представление Джоанны должно быть похоже на векторное представление Питера, поскольку они являются соседями. — Гомофилия

Фото Bùi Thanh Tâm на Unsplash

Еще раз обратите внимание, что это верно только в том случае, если мы изучаем представление признаков, которое следует эвристической концепции гомофилии. Другой возможной концепцией, которую исследователи считают организующим принципом, является понятие структурной эквивалентности. Концентратор подключен к мостам и/или листьям.

💡 Таким образом, векторное представление Джоанны должно быть похоже на векторное представление Винсента, поскольку они играют одинаковую роль в своих группах сверстников. — Структурная эквивалентность

Чтобы вам было предельно ясно, я нарисовал два сценария. Слева вы видите вложение, которое было бы результатом чистой гомофильной организации, а справа — если бы оно было организовано только за счет структурной эквивалентности. Я схематично нарисовал 2D-проекцию пространства вложений, поскольку именно так обычно визуально оцениваются пространства вложений.

График встраивания после уменьшения размерности /w напр. t-SNE, автор

Обратите внимание, что, например, значения встраивания действительно похожи для Джоанны и Пьера, если сходство основано на гомофилии, но очень разные, если они основаны на структурной эквивалентности. Это Винсент, который имеет такое же вложение, что и Джоанна, поскольку оба они соединяют группу одноранговых узлов в виде прямоугольника с группой одноранговых узлов в виде треугольника.

Тем не менее, большинство алгоритмов позволяют этому разворачиваться без присмотра, сети могут быть структурированы на основе неизвестных нам принципов. Помните, что мы хотим зафиксировать топологию сети и отношения внутри этой сети. Поэтому чаще всего репрезентация не должна полностью следовать гомофилии или структурной эквивалентности. Однако исследования показали, что эти принципы организации существуют в реальных сетях, поэтому разумно предположить, что встраивание включает их.

В другой моей статье, в которой более подробно рассказывается о вложениях узлов, вы можете увидеть, что алгоритму node2vec удалось иметь общее понятие сходства для достижения вложений узлов, которые могли бы следовать либо концепции гомофилии, либо концепции структурной эквивалентности. или сочетание того и другого, в то время как Deepwalk, «предшественник» node2vec, был более ограниченным и, следовательно, менее мощным в своем применении.

Сходство узлов в node2vec и deepwalk зависит от совпадения узлов в случайных блужданиях.

Рисунок 3 из node2vec, Grover et al, 2016, показывающий совместное появление персонажей в les misérables

На этом рисунке выше из статьи node2vec мы видим, что они пометили узлы после кластеризации и группировки узлов во встраивании пространства без присмотра (алгоритму не были известны группы). Полностью гомофилия привела к шести группам (вверху), полностью структурная эквивалентность привела к трем группам (внизу).

Подводя итог тому, что мы узнали в этой главе, теперь мы знаем, что хотим формировать вложения таким образом, чтобы они отражали информацию, поступающую из сети. Чтобы приблизиться к этой неясной цели, мы ввели понятие подобия. Мы коснулись идеи гомофилии и структурной эквивалентности, но узнали, что существует сложная смесь обоих и других принципов организации.

Для начала мы должны выбрать размер нашего пространства для встраивания. Например, в node2vec с сетью les misérables они решили внедрить сеть в 16 измерениях. Затем, поскольку у нас нет исходной гипотезы о том, как пространство встраивания будет выглядеть в конце (без присмотра — мы не используем никаких меток или чего-либо еще), мы инициализируем вложения случайным образом. Поэтому мы проводим репрезентативное обучение, которое за пару итераций приводит к хорошему встраиванию, отражающему топологию сети.

Во время обучения представлениям мы следуем нашей цели, для которой ранее построили интуицию. Мы как-то измеряем сходство в сети между двумя узлами, сравниваем его со сходством в пространстве вложений. Если сходство в пространстве вложений между двумя узлами не отражает сходства в сети, мы вносим коррективы в вложения.

Я намеренно опустил детали репрезентативного обучения, так как эта статья посвящена развитию сильной интуиции.

Суммировать

1. решить, насколько велико пространство для встраивания
2. случайным образом инициализировать вложения для каждого узла/графа/ребра
3. изучить вложения путем многократного постепенного улучшения вложений таким образом, чтобы они отражали сходство в сети

(3-й step — это цикл. )

Если наш алгоритм изучил встраивание, мы можем использовать векторизованные данные, чтобы получить представление о сети. Это достигается с помощью известных инструментов машинного обучения. Например, мы можем формировать неконтролируемые группы в этом пространстве вложений с кластеризацией k-средних.

Доказательство того, что вложения, основанные на алгоритме, приводят к представлению графа, показано на изображении ниже из статьи о дипволке. Вложения справа отражают группы, которые являются частью сети слева.

Deepwalk, Perozzi et al 2014, рис. 1

Вы узнали, какие вопросы мы можем задать о сетях с точки зрения машинного обучения/науки о данных. Но вы видели, что подходы, которые применяются к другим распространенным типам данных, таким как изображения или последовательности, не работают. Однако вы узнали, что встраивание узлов или более общих графов может быть первым шагом к решению проблем машинного обучения на графах. Мы ввели понятие подобия, которое должно помочь получить вложения. Если у нас есть встраивание, вы видели, как исходные данные графа можно преобразовать в приложения ML.

[1] Grover, Leskovec, node2vec, 2016

[2] Perozzi et al, deepwalk, 2014

[3] машинное обучение для графов — курс YouTube из Стэнфорда онлайн https://www.youtube.com/watch ?v=3IS7UhNMQ3U&list=PLoROMvodv4rPLKxIpqhjhPgdQy7imNkDn&index=4

Раскраска графа с помощью networkx

Решение проблемы раскраски графа концептуально простое, но эффективное в своем применении. В этом руководстве показано…

в сторону datascience.com

Векторные модели данных

4.2 Модели векторных данных

Цель обучения

1. Целью этого раздела является понимание того, как модели векторных данных реализуются в приложениях ГИС.

В отличие от растровой модели данных, это векторная модель данных. В этой модели пространство не квантуется на дискретные ячейки сетки, как в растровой модели. Модели векторных данных используют точки и связанные с ними пары координат X, Y для представления вершин пространственных объектов, как если бы они рисовались на карте вручную (Аронофф 19). 89). Аронофф, С. 1989. Географические информационные системы: перспектива управления . Оттава, Канада: публикации WDL. Атрибуты данных этих объектов затем сохраняются в отдельной системе управления базами данных. Пространственная информация и атрибутивная информация для этих моделей связаны посредством простого идентификационного номера, который присваивается каждому объекту на карте.

В географических информационных системах (ГИС) существуют три основных типа векторов: точки, линии и многоугольники (рис. 4.8 «Точки, линии и многоугольники»). ТочкиНулевой размерный объект, содержащий одну пару координат. В ГИС точки имеют только свойство местоположения. являются нульмерными объектами, которые содержат только одну пару координат. Точки обычно используются для моделирования отдельных дискретных объектов, таких как здания, колодцы, опоры линий электропередач, места выборки и т. д. Точки обладают только свойством местоположения. Другие типы точечных объектов включают узел. Точки пересечения, где встречаются две или более дуги. вершина — угол или точка пересечения линий. В частности, точка — это отдельный объект, а узел — это топологическое соединение, представляющее общую пару координат X, Y между пересекающимися линиями и/или полигонами. Вершины определяются как каждый изгиб вдоль линейного или полигонального объекта, который не является пересечением линий или полигонов.

Рисунок 4.8 Точки, линии и полигоны

Точки могут быть пространственно связаны для формирования более сложных объектов. Линии Одномерный объект, состоящий из нескольких явно соединенных точек. Линии обладают свойством длины. Также называется «дугой». являются одномерными объектами, состоящими из нескольких явно связанных точек. Линии используются для представления линейных объектов, таких как дороги, ручьи, разломы, границы и т. д. Линии обладают свойством длины. Линии, непосредственно соединяющие два узла, иногда называют цепочками, ребрами, сегментами или дугами. Одномерный объект, состоящий из нескольких явно соединенных точек. Линии обладают свойством длины. Также называется «линия».

ПолигоныДвумерный объект, созданный из нескольких линий, которые зацикливаются, чтобы создать «замкнутый» объект. Многоугольники обладают свойствами площади и периметра. Также называется «областями». – это двумерные объекты, созданные несколькими линиями, которые зацикливаются, чтобы создать «замкнутый» объект. В случае многоугольников первая пара координат (точка) на первом отрезке прямой совпадает с последней парой координат на последнем отрезке прямой. Полигоны используются для представления таких объектов, как границы городов, геологические образования, озера, почвенные ассоциации, растительные сообщества и т. д. Многоугольники обладают свойствами площади и периметра. Многоугольники также называют областями. Двумерный объект, созданный из нескольких линий, которые зацикливаются, чтобы создать «замкнутый» объект. Площади обладают свойствами площади и периметра. Также называется «полигоны».

Структуры моделей векторных данных

Модели векторных данных могут быть структурированы различными способами. Здесь мы рассмотрим две наиболее распространенные структуры данных. Простейшая векторная структура данных называется моделью данных спагетти. Модель данных, в которой каждый точечный, линейный и/или полигональный объект представлен в виде строки пар координат X, Y без внутренней структуры. (Dangermond 1982). Dangermond, J. 1982. «Классификация программных компонентов, обычно используемых в географических информационных системах». В Материалы американо-австралийского семинара по проектированию и внедрению компьютерных географических информационных систем , 70–91. Гонолулу, Гавайи. В модели спагетти каждый точечный, линейный и/или полигональный объект представляется в виде строки пар координат X, Y (или в виде одной пары координат X, Y в случае векторного изображения с одной точкой) без неотъемлемая структура (рис. 4.9 «Модель данных спагетти»). Можно представить себе, что каждая линия в этой модели представляет собой одну нить спагетти, которая формируется в сложные формы путем добавления все большего количества нитей спагетти. Примечательно, что в этой модели любые полигоны, расположенные рядом друг с другом, должны состоять из собственных линий или подставок из спагетти. Другими словами, каждый полигон должен быть однозначно определен собственным набором пар координат X, Y, даже если смежные полигоны имеют одинаковую информацию о границах. Это создает некоторую избыточность в модели данных и, следовательно, снижает эффективность.

Рисунок 4.9 Модель данных спагетти

Несмотря на обозначения местоположения, связанные с каждой строкой или нитью спагетти, пространственные отношения не кодируются явно в модели спагетти; скорее, они подразумеваются их местоположением. Это приводит к отсутствию топологической информации, что создает проблемы, если пользователь пытается выполнить измерения или анализ. Таким образом, вычислительные требования очень высоки, если какие-либо передовые аналитические методы применяются к векторным файлам, структурированным таким образом. Тем не менее, простая структура модели данных спагетти позволяет эффективно воспроизводить карты и графику, поскольку эта топологическая информация не нужна для черчения и печати.

В отличие от модели данных спагетти, топологическая модель данных Модель данных характеризуется включением топологии. характеризуется включением топологической информации в набор данных, как следует из названия. ТопологияНабор правил, который моделирует взаимосвязь между соседними точками, линиями и полигонами и определяет, как они разделяют геометрию. Топология также связана с сохранением пространственных свойств, когда формы изгибаются, растягиваются или подвергаются аналогичному геометрическому преобразованию. представляет собой набор правил, которые моделируют отношения между соседними точками, линиями и многоугольниками и определяют, как они разделяют геометрию. Например, рассмотрим два смежных полигона. В модели спагетти общая граница двух соседних полигонов определяется как две отдельные идентичные линии. Включение топологии в модель данных позволяет одной линии представлять эту общую границу с явной ссылкой для обозначения того, какая сторона линии принадлежит какому многоугольнику. Топология также связана с сохранением пространственных свойств, когда формы изгибаются, растягиваются или подвергаются аналогичным геометрическим преобразованиям, что позволяет более эффективно проецировать и перепроецировать файлы карты.

Здесь описаны три основных топологических принципа, необходимых для понимания топологической модели данных. Во-первых, связность. Топологическое свойство линий, имеющих общий узел. описывает топологию дугового узла для набора данных объектов. Как обсуждалось ранее, узлы — это больше, чем простые точки. В топологической модели данных узлы — это точки пересечения двух или более дуг. В случае топологии «дуга-узел» дуги имеют как исходный узел (т. е. начальный узел), указывающий, где начинается дуга, так и конечный узел (т. е. конечный узел), указывающий, где заканчивается дуга (рис. 4.10). Топология”). Кроме того, между каждой парой узлов находится отрезок линии, иногда называемый звеном, который имеет собственный идентификационный номер и ссылается как на исходный узел, так и на узел. На рис. 4.10 «Топология дуги-узла» дуги 1, 2 и 3 пересекаются, потому что они имеют общую вершину 11. Следовательно, компьютер может определить, что можно двигаться по дуге 1 и повернуть на дугу 3, в то время как это невозможно. можно перейти от дуги 1 к дуге 5, так как они не имеют общего узла.

Рисунок 4.10 Топология дуги-узла

Второй основной топологический принцип — это определение области. Топологическое свойство, утверждающее, что сегменты линий соединяются, чтобы окружить область и определяют многоугольник. Определение области утверждает, что дуга, которая соединяется с окружающей областью, определяет многоугольник , также называемая полигонально-дуговой топологией. В случае топологии «полигон-дуга» дуги используются для построения полигонов, и каждая дуга сохраняется только один раз (рис. 4.11 «Топология «полигон-дуга»). Это приводит к уменьшению объема хранимых данных и гарантирует, что границы соседних полигонов не перекрываются. На рисунке 4.11 «Топология многоугольник-дуга» топология многоугольник-дуга ясно показывает, что многоугольник F состоит из дуг 8, ​​9. , и 10.

Рисунок 4.11. Топология дуги многоугольника

СмежностьТопологическое свойство идентификации смежных многоугольников путем записи левой и правой стороны каждого линейного сегмента. Третий топологический принцип основан на концепции, что многоугольники, имеющие общую границу считаются соседними. В частности, топология полигона требует, чтобы все дуги в полигоне имели направление (от узла и к узлу), что позволяет определить информацию о смежности (рис. 4.12 «Топология полигона»). Многоугольники, имеющие общую дугу, считаются смежными или непрерывными, и поэтому можно определить «левую» и «правую» стороны каждой дуги. Эта информация о левом и правом полигонах явно хранится в информации об атрибутах топологической модели данных. «Вселенский многоугольник» является важным компонентом топологии полигона, который представляет собой внешнюю область, расположенную за пределами изучаемой области. На рис. 4.12 «Топология многоугольника» показано, что дуга 6 ограничена слева многоугольником B и справа многоугольником C. Многоугольник A, многоугольник вселенной, находится слева от дуг 1, 2 и 3.

Рисунок 4.12 Топология многоугольника

Топология позволяет компьютеру быстро определять и анализировать пространственные отношения всех включенных в нее объектов. Кроме того, топологическая информация важна, поскольку она позволяет эффективно обнаруживать ошибки в наборе векторных данных. В случае полигональных объектов открытые или незамкнутые полигоны, которые возникают, когда дуга не полностью зацикливается на самой себе, и немаркированные полигоны, которые возникают, когда область не содержит информации об атрибутах, нарушают правила топологии полигон-дуга. Другой топологической ошибкой, обнаруживаемой с объектами полигонов, является узкий зазор, образующийся, когда общая граница двух полигонов не совпадает точно. Осколки возникают, когда общая граница двух полигонов не совпадает точно (Рисунок 4.13 «Распространенные топологические ошибки»).

В случае линейных объектов топологические ошибки возникают, когда две линии не пересекаются точно в узле. Эта ошибка называется «недостижением», когда линии не проходят достаточно далеко, чтобы встретиться друг с другом, и «вылетом», когда линия выходит за пределы объекта, с которым она должна соединяться (Рисунок 4.13 «Распространенные топологические ошибки»). Результатом перелетов и недолетов является «висячий узел» на конце строки. Однако висячие узлы не всегда являются ошибкой, поскольку они возникают в случае тупиковых улиц на дорожной карте.

Рисунок 4.13 Распространенные топологические ошибки

Для многих типов пространственного анализа требуется степень организации, обеспечиваемая топологически явными моделями данных. В частности, сетевой анализ (например, поиск наилучшего маршрута из одного места в другое) и измерение (например, определение длины участка реки) в значительной степени опираются на концепцию узлов «до» и «от» и используют эту информацию вместе с информацию об атрибутах для расчета расстояний, кратчайших маршрутов, быстрейших маршрутов и т. д. Топология также позволяет проводить сложный анализ соседства, такой как определение смежности, кластеризации, ближайших соседей и т. д.

Теперь, когда изложены основы концепций топологии, мы можем начать лучше понимать топологическую модель данных. В этой модели узел действует больше, чем просто точка на линии или многоугольнике. Узел представляет собой точку пересечения двух или более дуг. Дуги могут или не могут быть закольцованы в многоугольники. Несмотря на это, все узлы, дуги и полигоны пронумерованы индивидуально. Эта нумерация позволяет быстро и легко обращаться к модели данных.

Преимущества/недостатки векторной модели

По сравнению с растровой моделью данных векторные модели данных, как правило, лучше отражают реальность благодаря точности и точности точек, линий и полигонов в регулярно расположенных ячейках сетки растровой модели. Это приводит к тому, что векторные данные выглядят более эстетично, чем растровые.

Векторные данные также расширяют возможности изменения масштаба наблюдения и анализа. Поскольку каждая пара координат, связанная с точкой, линией и многоугольником, представляет бесконечно малое местоположение (хотя и ограниченное количеством значащих цифр и/или методологиями сбора данных), увеличение масштаба векторного изображения вглубь не меняет вид векторной графики. так, как это делает растровая графика (см. Рисунок 4.1 «Цифровое изображение с увеличенной вставкой, показывающей пикселизацию растрового изображения»).

Векторные данные, как правило, имеют более компактную структуру данных, поэтому размеры файлов обычно намного меньше, чем их растровые аналоги. Хотя возможности современных компьютеров сводят к минимуму важность сохранения небольших размеров файлов, векторные данные часто требуют в несколько раз меньше места для хранения на компьютере по сравнению с растровыми данными.

Последнее преимущество векторных данных заключается в том, что топология присуща векторной модели. Эта топологическая информация приводит к упрощенному пространственному анализу (например, обнаружению ошибок, сетевому анализу, анализу близости и пространственному преобразованию) при использовании векторной модели.

Кроме того, модель векторных данных имеет два основных недостатка. Во-первых, структура данных имеет тенденцию быть намного более сложной, чем простая растровая модель данных. Поскольку местоположение каждой вершины должно быть сохранено в модели явно, для хранения данных не существует ярлыков, как для растровых моделей (например, методологии кодирования длин серий и дерева квадрантов).

Во-вторых, реализация пространственного анализа также может быть относительно сложной из-за незначительных различий в точности и прецизионности между входными наборами данных. Точно так же алгоритмы обработки и анализа векторных данных сложны и могут привести к интенсивным требованиям к обработке, особенно при работе с большими наборами данных.

Ключевые выводы

• Векторные данные используют точки, линии и многоугольники для представления пространственных объектов на карте.
• Топология — это информативное геопространственное свойство, описывающее связность, определение области и смежность взаимосвязанных точек, линий и многоугольников.
• Векторные данные могут быть или не быть топологически явными, в зависимости от структуры данных файла.