✨ feat: enhance mindmap functionality and improve user interaction
This commit is contained in:
@@ -1,7 +1,7 @@
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/**
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* Update Mindmap
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* Dieses Skript fügt die neuen wissenschaftlichen Knoten zur Mindmap hinzu
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||||
* und stellt sicher, dass sie korrekt angezeigt werden.
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||||
* Dieses Skript fügt Knoten zur Mindmap hinzu und stellt sicher,
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||||
* dass sie im neuronalen Netzwerk-Design angezeigt werden.
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*/
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||||
// Warte bis DOM geladen ist
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@@ -16,13 +16,13 @@ document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
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||||
// Auf das Laden der Mindmap warten
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document.addEventListener('mindmap-loaded', function() {
|
||||
console.log('Mindmap geladen, füge wissenschaftliche Knoten hinzu...');
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||||
console.log('Mindmap geladen, wende neuronales Netzwerk-Design an...');
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enhanceMindmap();
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});
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});
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/**
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||||
* Erweitert die Mindmap mit den neu hinzugefügten wissenschaftlichen Knoten
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||||
* Erweitert die Mindmap mit dem neuronalen Netzwerk-Design
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||||
*/
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||||
function enhanceMindmap() {
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||||
// Auf die bestehende Cytoscape-Instanz zugreifen
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@@ -33,25 +33,295 @@ function enhanceMindmap() {
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return;
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}
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||||
// Aktualisiere das Layout mit zusätzlichem Platz für die neuen Knoten
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||||
// Aktualisiere das Layout für eine bessere Verteilung
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||||
cy.layout({
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||||
name: 'cose',
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||||
animate: true,
|
||||
animationDuration: 800,
|
||||
animationDuration: 1800,
|
||||
nodeDimensionsIncludeLabels: true,
|
||||
padding: 100,
|
||||
spacingFactor: 1.8,
|
||||
randomize: false,
|
||||
fit: true
|
||||
fit: true,
|
||||
componentSpacing: 100,
|
||||
nodeRepulsion: 8000,
|
||||
edgeElasticity: 100,
|
||||
nestingFactor: 1.2,
|
||||
gravity: 80
|
||||
}).run();
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||||
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||||
console.log('Mindmap wurde erfolgreich aktualisiert!');
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||||
// Neuronen-Namen mit besserer Lesbarkeit umgestalten
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||||
cy.style()
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||||
.selector('node')
|
||||
.style({
|
||||
'text-background-color': 'rgba(10, 14, 25, 0.7)',
|
||||
'text-background-opacity': 0.7,
|
||||
'text-background-padding': '2px',
|
||||
'text-border-opacity': 0.2,
|
||||
'text-border-width': 1,
|
||||
'text-border-color': '#8b5cf6'
|
||||
})
|
||||
.update();
|
||||
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||||
// Wenn ein Wissen-Knoten existiert, sicherstellen, dass er im Zentrum ist
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||||
const rootNode = cy.getElementById('1');
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||||
if (rootNode.length > 0) {
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||||
cy.center(rootNode);
|
||||
// Sicherstellen, dass alle Knoten Neuronen-Eigenschaften haben
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||||
cy.nodes().forEach(node => {
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||||
if (!node.data('neuronSize')) {
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||||
const neuronSize = Math.floor(Math.random() * 8) + 3;
|
||||
node.data('neuronSize', neuronSize);
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (!node.data('neuronActivity')) {
|
||||
const neuronActivity = Math.random() * 0.7 + 0.3;
|
||||
node.data('neuronActivity', neuronActivity);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Zusätzliche Neuronale Eigenschaften
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||||
node.data('pulseFrequency', Math.random() * 4 + 2); // Pulsfrequenz (2-6 Hz)
|
||||
node.data('refractionPeriod', Math.random() * 300 + 700); // Refraktionszeit (700-1000ms)
|
||||
node.data('threshold', Math.random() * 0.3 + 0.6); // Aktivierungsschwelle (0.6-0.9)
|
||||
});
|
||||
|
||||
// Sicherstellen, dass alle Kanten Synapse-Eigenschaften haben
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||||
cy.edges().forEach(edge => {
|
||||
if (!edge.data('strength')) {
|
||||
const strength = Math.random() * 0.6 + 0.2;
|
||||
edge.data('strength', strength);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Zusätzliche synaptische Eigenschaften
|
||||
edge.data('conductionVelocity', Math.random() * 0.5 + 0.3); // Leitungsgeschwindigkeit (0.3-0.8)
|
||||
edge.data('latency', Math.random() * 100 + 50); // Signalverzögerung (50-150ms)
|
||||
});
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||||
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||||
// Neuronales Netzwerk-Stil anwenden
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||||
applyNeuralNetworkStyle(cy);
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||||
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||||
console.log('Mindmap wurde erfolgreich im neuronalen Netzwerk-Stil aktualisiert');
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||||
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||||
// Spezielle Effekte für das neuronale Netzwerk hinzufügen
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||||
startNeuralActivitySimulation(cy);
|
||||
}
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||||
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||||
/**
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||||
* Wendet detaillierte neuronale Netzwerkstile auf die Mindmap an
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||||
* @param {Object} cy - Cytoscape-Instanz
|
||||
*/
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||||
function applyNeuralNetworkStyle(cy) {
|
||||
// Wende erweiterte Stile für Neuronen und Synapsen an
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||||
cy.style()
|
||||
.selector('node')
|
||||
.style({
|
||||
'label': 'data(name)',
|
||||
'text-valign': 'bottom',
|
||||
'text-halign': 'center',
|
||||
'color': '#ffffff',
|
||||
'text-outline-width': 1.5,
|
||||
'text-outline-color': '#0a0e19',
|
||||
'text-outline-opacity': 0.9,
|
||||
'font-size': 10,
|
||||
'text-margin-y': 7,
|
||||
'width': 'mapData(neuronSize, 3, 10, 15, 40)',
|
||||
'height': 'mapData(neuronSize, 3, 10, 15, 40)',
|
||||
'background-color': 'data(color)',
|
||||
'background-opacity': 0.85,
|
||||
'border-width': 0,
|
||||
'shape': 'ellipse',
|
||||
'shadow-blur': 'mapData(neuronActivity, 0.3, 1, 5, 15)',
|
||||
'shadow-color': 'data(color)',
|
||||
'shadow-opacity': 0.6,
|
||||
'shadow-offset-x': 0,
|
||||
'shadow-offset-y': 0
|
||||
})
|
||||
.selector('edge')
|
||||
.style({
|
||||
'width': 'mapData(strength, 0.2, 0.8, 0.7, 2)',
|
||||
'curve-style': 'bezier',
|
||||
'line-color': '#8a8aaa',
|
||||
'line-opacity': 'mapData(strength, 0.2, 0.8, 0.4, 0.7)',
|
||||
'line-style': function(ele) {
|
||||
const strength = ele.data('strength');
|
||||
if (strength <= 0.4) return 'dotted';
|
||||
if (strength <= 0.6) return 'dashed';
|
||||
return 'solid';
|
||||
},
|
||||
'target-arrow-shape': 'none',
|
||||
'source-endpoint': '0% 50%',
|
||||
'target-endpoint': '100% 50%'
|
||||
})
|
||||
.selector('node[isRoot]')
|
||||
.style({
|
||||
'font-size': 12,
|
||||
'font-weight': 'bold',
|
||||
'width': 50,
|
||||
'height': 50,
|
||||
'background-color': '#6366f1',
|
||||
'shadow-blur': 20,
|
||||
'shadow-color': '#6366f1',
|
||||
'shadow-opacity': 0.8,
|
||||
'text-margin-y': 8
|
||||
})
|
||||
.update();
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Simuliert neuronale Aktivität in der Mindmap
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||||
* @param {Object} cy - Cytoscape-Instanz
|
||||
*/
|
||||
function startNeuralActivitySimulation(cy) {
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||||
// Neuronen-Zustand für die Simulation
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||||
const neuronStates = new Map();
|
||||
|
||||
// Initialisieren aller Neuronen-Zustände
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||||
cy.nodes().forEach(node => {
|
||||
neuronStates.set(node.id(), {
|
||||
potential: Math.random() * 0.3, // Startpotential
|
||||
lastFired: 0, // Zeitpunkt der letzten Aktivierung
|
||||
isRefractory: false, // Refraktärphase
|
||||
refractoryUntil: 0 // Ende der Refraktärphase
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
|
||||
// Neuronale Aktivität simulieren
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||||
function simulateNeuralActivity() {
|
||||
const currentTime = Date.now();
|
||||
const nodes = cy.nodes().toArray();
|
||||
|
||||
// Zufällige Stimulation eines Neurons
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||||
if (Math.random() > 0.7) {
|
||||
const randomNodeIndex = Math.floor(Math.random() * nodes.length);
|
||||
const randomNode = nodes[randomNodeIndex];
|
||||
|
||||
const state = neuronStates.get(randomNode.id());
|
||||
if (state && !state.isRefractory) {
|
||||
state.potential += 0.5; // Erhöhe das Potential durch externe Stimulation
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Neuronen aktualisieren
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||||
nodes.forEach(node => {
|
||||
const nodeId = node.id();
|
||||
const state = neuronStates.get(nodeId);
|
||||
const threshold = node.data('threshold') || 0.7;
|
||||
const refractoryPeriod = node.data('refractionPeriod') || 1000;
|
||||
|
||||
// Überprüfen, ob die Refraktärphase beendet ist
|
||||
if (state.isRefractory && currentTime >= state.refractoryUntil) {
|
||||
state.isRefractory = false;
|
||||
state.potential = 0.1; // Ruhepotential nach Refraktärphase
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Wenn nicht in Refraktärphase und Potential über Schwelle
|
||||
if (!state.isRefractory && state.potential >= threshold) {
|
||||
// Neuron feuert
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||||
fireNeuron(node, state, currentTime);
|
||||
} else if (!state.isRefractory) {
|
||||
// Potential langsam verlieren, wenn nicht gefeuert wird
|
||||
state.potential *= 0.95;
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
// Simulation fortsetzen
|
||||
requestAnimationFrame(simulateNeuralActivity);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Neuron "feuern" lassen
|
||||
function fireNeuron(node, state, currentTime) {
|
||||
// Neuron aktivieren
|
||||
node.animate({
|
||||
style: {
|
||||
'background-opacity': 1,
|
||||
'shadow-opacity': 1,
|
||||
'shadow-blur': 25
|
||||
},
|
||||
duration: 300,
|
||||
easing: 'ease-in-cubic',
|
||||
complete: function() {
|
||||
// Zurück zum normalen Zustand
|
||||
node.animate({
|
||||
style: {
|
||||
'background-opacity': 0.85,
|
||||
'shadow-opacity': 0.6,
|
||||
'shadow-blur': 'mapData(neuronActivity, 0.3, 1, 5, 15)'
|
||||
},
|
||||
duration: 600,
|
||||
easing: 'ease-out-cubic'
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
// Refraktärphase setzen
|
||||
state.isRefractory = true;
|
||||
state.lastFired = currentTime;
|
||||
state.refractoryPeriod = node.data('refractionPeriod') || 1000;
|
||||
state.refractoryUntil = currentTime + state.refractoryPeriod;
|
||||
state.potential = 0; // Potential zurücksetzen
|
||||
|
||||
// Signal über verbundene Synapsen weiterleiten
|
||||
propagateSignal(node, currentTime);
|
||||
}
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||||
|
||||
// Signal über Synapsen propagieren
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||||
function propagateSignal(sourceNode, currentTime) {
|
||||
// Verbundene Kanten auswählen
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||||
const edges = sourceNode.connectedEdges().filter(edge =>
|
||||
edge.source().id() === sourceNode.id() // Nur ausgehende Kanten
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||||
);
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||||
|
||||
// Durch alle Kanten iterieren
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||||
edges.forEach(edge => {
|
||||
// Signalverzögerung basierend auf synaptischen Eigenschaften
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||||
const latency = edge.data('latency') || 100;
|
||||
const strength = edge.data('strength') || 0.5;
|
||||
|
||||
// Signal entlang der Kante senden
|
||||
setTimeout(() => {
|
||||
edge.animate({
|
||||
style: {
|
||||
'line-color': '#a78bfa',
|
||||
'line-opacity': 0.9,
|
||||
'width': 2.5
|
||||
},
|
||||
duration: 200,
|
||||
easing: 'ease-in',
|
||||
complete: function() {
|
||||
// Kante zurücksetzen
|
||||
edge.animate({
|
||||
style: {
|
||||
'line-color': '#8a8aaa',
|
||||
'line-opacity': 'mapData(strength, 0.2, 0.8, 0.4, 0.7)',
|
||||
'width': 'mapData(strength, 0.2, 0.8, 0.7, 2)'
|
||||
},
|
||||
duration: 400,
|
||||
easing: 'ease-out'
|
||||
});
|
||||
|
||||
// Zielknoten potenzial erhöhen
|
||||
const targetNode = edge.target();
|
||||
const targetState = neuronStates.get(targetNode.id());
|
||||
|
||||
if (targetState && !targetState.isRefractory) {
|
||||
// Potentialzunahme basierend auf synaptischer Stärke
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||||
targetState.potential += strength * 0.4;
|
||||
|
||||
// Subtile Anzeige der Potenzialänderung
|
||||
targetNode.animate({
|
||||
style: {
|
||||
'background-opacity': Math.min(1, 0.85 + (strength * 0.2)),
|
||||
'shadow-opacity': Math.min(1, 0.6 + (strength * 0.3)),
|
||||
'shadow-blur': Math.min(25, 10 + (strength * 15))
|
||||
},
|
||||
duration: 300,
|
||||
easing: 'ease-in-out'
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
}, latency);
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Starte die Simulation
|
||||
simulateNeuralActivity();
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Hilfe-Funktion zum Hinzufügen eines Flash-Hinweises
|
||||
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