元胞自动机与神经网络相结合的土地演变模拟

提出了将数据挖掘技术应用于元胞自动机（CA）进行地理模拟的新方法.基于CA原理,利用学习矢量量化神经网络,从不同时相遥感数据中挖掘土地利用演变的内在规律,自动找到土地利用元胞的转换规则,并以该规则反演和预测土地利用格局.在上海市区典型边缘带的应用显示,挖掘出的元胞转换规则,与同期上海城市发展状况相吻合.表明该模型可以满足土地利用演变模拟预测的要求,大大缩短了建立CA转换规则所需时间.     

基于偏最小二乘地理元胞模型的城市生长模拟

提出了一种基于偏最小二乘回归(PLS)方法的地理元胞(cellular automata,CA)模型PLS-CA,并用来模拟城市生长和扩展.CA模型的定义涉及存在严重相关性的众多空间变量,而传统的多准则判别技术(MCE)和主成分分析(PCA)不能够彻底地解决变量相关性问题.利用偏最小二乘回归从空间变量中提取线性无关的主成分,从而获取地理元胞自动机(CA)的转换规则,在地理信息系统(GIS)环境下建立PLS-CA模型,可以优化城市生长和扩展的模拟.利用提出的PLS-CA模型,模拟了上海市嘉定区1989年与2006年城市生长和扩展情况.     

基于CA的城市土地利用演变人工神经网络模拟

基于CA原理,利用学习矢量量化神经网络从不同时相遥感数据中挖掘土地利用演变的内在规律,自动找到土地利用元胞的转换规则,并以该规则反演和预测土地利用格局.在上海市区典型边缘带的应用显示,挖掘出的元胞转换规则,与同期上海城市发展状况相吻合,表明该模型可以满足土地利用演变模拟预测的要求,大大缩短了建立CA转换规则所需时间.若能增加社会、经济因素的影响,减少网络训练时的信息浪费,将进一步优化模拟效果.     

地理元胞自动机及空间动态转换规则的获取

 以东莞市黄江等镇城市发展为例,利用逐步逻辑回归方法,获取分区的元胞自动机动态规则,用分区的动态规则CA模拟了研究区1988-2004年的城市扩张,采用逐点对比法和Moran I指数对模拟结果进行了评价。结果表明,分区的空间动态转换规则比统一的静态转换规则能获得更高的模拟精度,动态转换规则克服了传统静态转换规则无法反映区域内部城市发展差异的缺陷。     

基于变精度粗糙-模糊集模型的诊断知识获取

提出一种基于变精度粗糙-模糊集模型的诊断知识获取算法,利用相似性聚类方法自动获取模糊隶属函数,将连续属性表示成模糊值,通过定义模糊相似关系和模糊相似类给出了变精度粗糙-模糊模型的近似表示,并引入蚁群算法求取模糊相似关系下的属性约简,进行诊断知识的获取。将其应用于精对苯二甲酸生产过程尾氧浓度故障诊断知识获取中,结果表明:该算法可以从故障数据中提取更客观有效的诊断规则,在实际故障诊断中具有很好的应用价值。     

地理元胞A动机及空间动态转换规则的获取

以东莞市黄江等镇城市发展为例，利用逐步逻辑回归方法，获取分区的元胞自动机动态规则，用分区的动态规则CA模拟了研究区1988—2004年的城市扩张，采用逐点对比法和MoranI指数对模拟结果进行了评价。结果表明，分区的空间动态转换规则比统一的静态转换规则能获得更高的模拟精度，动态转换规则克服了传统静态转换规则无法反映区域内部城市发展差异的缺陷。     

基于转换的无指导词义标注方法

词义标注是自然语言处理的难题之一。该文提出用于文本词义标注的转换规则自动获取算法及相应的词义排歧算法。该算法用可能的句法关系对语境进行限制,减少了训练数据中的噪音; 为提高学习算法的速度,提出利用预排序方法减少规则搜索次数,以及只调整变化部分数据的计算方法; 并给了改善召回率的词义排歧算法。在近５ 万词的语料库上对本算法进行了实验,开放测试的词义排歧正确率为７４３％ 。     

贝叶斯概率与元胞自动机的非线性转换规则

利用朴素贝叶斯分类器(NBC)、高斯径向基函数和离散模型获取城市CA模型的非线性转换规则,提出NBC—CA模型,并将该模型应用于深圳市1988-2010年城市演变的动态模拟中。研究结果表明,所提出的CA模型能反映复杂城市系统的非线性、不确定性特点,模型模拟的结果要比传统MCE方法模拟精度高。NBC—CA模型中的径向基参数可解释不同空间变量的作用下,城市发展的集中区域以及空间变量对城市发展的影响范围,能够反映城市发展的模式和特征。     

元胞自动机和粗集支持下的土地利用变化研究

元胞自动机(CA)可以有效地模拟城市土地利用类型的演变过程,在土地演变过程中需要确定转换规则.该文是用粗集理论来确定元胞自动机(CA)不确定性转换规则的方法,再利用得出的转换规则在matlab中进行编程对城市土地利用类型的演化进行模拟预测.分析结果表明,利用粗集理论得出的转换规则在进行模拟预测后,用卡帕系数得到的结果评价是0.664 6,为高度一致性,用混淆矩阵得到的总精度结果评价为83.49%,与实际情况比较相符.粗集和CA的结合对城市土地利用变化的模拟和预测具有相应的借鉴意义.     

SCDL:一种面向对象的Web服务合成描述语言

 在现有的Web服务架构下,以标准化、易实现的自动服务合成为动机,基于面向对象的思想提出了一种XML格式的标准化Web服务合成描述语言,及其到面向对象编程语言类定义的转换规则.首先基于XML DTD定义了特定领域内服务合成模式,进而提出服务合成的描述语言SCDL,然后给出从SCDL到面向对象编程语言类定义之间的转换规则.理论分析及实验结果表明,所提出的方法具有一定的完备性及有效性.     

面向对象的地理元胞自动机

提出了一种面向对象的地理元胞自动机(GeoCA)。在与G IS结合的基础上,利用面向对象技术分析来设计GeoCA模拟系统,由VB AO建立一个具有良好扩展性、用户可定制和友好界面的实验平台。通过采用MCE(多准则判断)来获取GeoCA模型的转换规则。以珠江三角洲的东莞作为研究区域,在GeoCA模拟的结果上,讨论了该地区的土地利用的变化趋势及所面临的问题。     

基于细胞自动机的信号控制交叉口交通流模拟

应用细胞自动机方法对信号控制交叉口的动态交通流进行建模和模拟,可以使比较复杂的交通状态模拟用相对简单的计算来实现。介绍了几种用于交通流模拟的细胞自动机模型及其研究进展,在上基础上,给出了一种新的细胞自动机模型来描述车辆在交叉口的转移状态,讨论了交通拥挤和延误的二维演变,并用这一方法模拟了不同规则下的车道变换问题,通过比较模拟结果和原始输入方案可以优化信号配时。     

基于R-OPN的集装箱码头物流系统建模与分析

针对集装箱码头物流系统(Container Terminal Logistics System,CTLS)建模存在的问题,通过分析CTLS的结构和行为特点,提出了基于规则的面向对象Petri网(Rule-based Object-oriented Petri Net,R-OPN)的建模方法.该方法在对象子网和门变迁中融入决策规则,建立了CTLS系统动态行为和调度控制模型,简洁明了地描述了系统状态和决策规则之间的关系.在此模型的基础上,分析了模型的结构特性(死锁,冲突等),并提出了解决冲突的决策规则,为CTLS的设计、分析、调度与仿真提供了有效的工具.     

股市投资复杂性的元胞自动机模拟

以上海股票交易市场为研究对象,将元胞自动机的建模理论与方法应用于股票市场的复杂性模拟。建立了基于投资分析的元胞自动机模型;采用分形理论为工具,应用重标级差(R/S)方法,对比现实与模拟数据,验证了模型仿真的有效性;应用模型,通过改变初始值和规则,进一步研究了股票市场的复杂性。     

一类用神经网络实现图像去噪的新方法

提出了一类基于二维细胞自动机(CA)和细胞神经网络(CNN)的图像滤波新方法。通过对两种新的二维CA规则的深入研究，得出了两类CA演化规则能够用于设计新的细胞神经网络，可以实现灰度图像的噪声消除。核心思想是用两个对偶CA规则设计两个CNN网络，联合实现图像滤波处理，能够获得比传统算法好得多的处理速度和效果。仿真结果证明本文的想法是合理的，期望能够在二维CA研究与应用设计方面有所启发和突破。     

基于元胞自动机模型的开采沉陷模拟

 开采沉陷模拟对矿区的环境治理和生态恢复具有重要意义.本文将开采沉陷理论与地理元胞自动机相结合,基于GIS平台,以VS2010为开发工具,利用面向对象的方法,构建了开采沉陷元胞空间,探讨了开采沉陷元胞自动机模型的框架结构及实现方法,构建了开采沉陷模拟对象关系图,建立了开采沉陷元胞自动机演化模型.以山西某煤矿为例,开发了开采沉陷元胞自动机原型系统,根据研究区的煤层条件和开发方法,进行了模拟实验,分析未来开采沉陷的演变过程,为土地复垦和生态修复提供依据.结果表明,采用面向对象的方法能够较好地进行开采沉陷系统分析和开发,基于GIS和CA进行开采沉陷模拟,开发方便,系统兼容性好,能够展示更多的时空信息,便于数据管理.在空间划分上,CA模型能够与传统的预计方法有机融合,较为准确地预测未来的地表塌陷损毁情况,为塌陷区治理提供依据.由于开采沉陷涉及的学科较多,未来还需进一步完善演化模型,探讨三维空间下的系统演化过程,提高模拟的真实感和实用性.