从动能损失看弯道路段的通行能力

基于元胞自动机NaSch交通流模型,提出弯道交通流的能耗公式.在开放边界条件下研究不同弯道曲率半径、弧长、摩擦系数等因素对各种能耗的影响.模拟结果表明:在不同影响因素情况下,对应的各种能耗随进车概率的变化趋势相似,安全能耗总是最小的,趋于零;弯道的曲率半径和摩擦系数越小、弯道弧长越长,出现能耗平台的临界进车概率点越小,...     

一种改进的Nagel-Schreckenberg交通流模型

在Nagel-Schreckenberg交通流模型基础上,通过局域密度及当前车速两个参数来实现对减速概率的控制,同时考虑规则的不同运作次序可能会对系统的演化产生非凡的影响,提出一个改进的一维元胞自动机交通流模型,并进行数值模拟,将模拟结果与实测数据进行比较.结果显示,适当调节系统的相关参数,可以实现畅行相→低速同步相→宽幅运动阻塞相的转变.从系统中可以发现同步流和相分离的存在,弥补了Nagel-Schreckenberg交通流模型无法实现大尺度同步流的缺陷.     

基于蚁群算法的细胞自动机优化及其在电路测试中的应用

细胞自动机在电路设计、计算机安全等领域有广泛的应用.首先通过使用蚁群算法实现对细胞自动机结构的优化配置,从而产生具有较强随机性的伪随机数序列;其次,把细胞自动机应用于数字电路的测试,利用经优化后的二维细胞自动机来生成测试矢量.实验结果表明,经过蚁群算法优化之后得到的细胞自动机能够产生随机性较强的伪随机数序列,在数字电路测试的应用中能够提高故障覆盖率.     

基于粗集的邮件自动分类系统研究

电子邮件给人们带来极大便利的同时,垃圾邮件的日益泛滥,也给人们带来了极大的不便和危害。本文使用基于粗集最优属性约简方法对邮件集进行特征维数压缩,在不影响条件属性分类能力的情况下,利用粗糙集约简化简决策表,得到一个规则,利用规则可以对新加入的邮件进行自动分类,试验结果表明该方法是行之有效的。     

寡头垄断市场广告投放效果的元胞自动机仿真

本文针对宏观层面的数学模型在描述个体差异方面的不足,建立了一个异质元胞自动机模型,对寡头垄断市场中广告的投放效果进行了仿真研究.通过运行仿真程序再现了两种产品竞争与扩散的过程,以及不同内部影响力、市场占有率、市场规模等条件下,广告投放力度对扩散结果的影响.通过分析仿真结果得到了在寡头垄断市场中,当产品差异减少的时候广告就成为决定产品竞争胜负的关键因素等结论.     

基于元胞自动机的车间天车调度仿真模型

为了解决NP难问题的车间天车调度问题,基于元胞自动机方法建立了车间天车调度仿真模型.用工位、天车、物料、作业调度规则描述天车调度系统,将工位作为模型网络的固定节点、天车为移动节点、吊运的物料为运动粒子;根据车间生产的特点设定工位、天车和物料的属性,抽象出该模型的自组织演化机制.以攀钢板坯连铸车间天车调度为对象的仿真实验表明:根据微观动力学局域作用机制和自组织演化思想建立的天车调度仿真模型方法是可行的,能有效模拟车间天车运行情况.     

基于案例库维护的案例推理分类技术

分类是数据处理和数据挖掘的重要任务之一,文章在建立案例推理分类器之前,先利用相似粗糙集进行案例属性的约简,再利用基于案例分类的删除技术进行案例库的维护操作;不仅减少案例的存储空间,也大大提高分类的精确度;实验结果表明,相比传统的案例推理分类器和神经网络分类器,该分类器在分类精度和速度上都有一定的优势。     

信号交叉口人机混驾交通流速度控制策略建模

为分析人机混驾交通流下网联自动驾驶车辆（connected and autonomous vehicles,CAV）速度控制策略对交通流运行特征的影响,构建了考虑驾驶员对行车信息获取不确定性的人工驾驶车辆交叉口通行决策模型。提出考虑前车速度影响的自动驾驶速度控制策略,构建信号交叉口连续型元胞自动机更新规则,通过引入不同CAV渗透率、道路饱和度、控制区长度参数,研究CAV速度控制策略对信号交叉口交通流运行特征的影响。结果表明：CAV能显著提高交叉口通行能力,且车流通过交叉口区域的延误显著降低;同时速度控制策略的实施效果还受控制区长度的影响,呈现出随着控制区长度的增加,车均延误逐渐降低并趋于稳定。     

局部紧Hausdorff空间上的Fuzzy测度

研究局部紧Hausdorff空间X上的Fuzzy测度的正则性。首先引入X上内(外)正则集,正则集以及正则Fuzzy测度的概念,并给出了Fuzzy测度正则的充要条件和任意两个紧(或紧Gδ)集的正常差内(外)正则的条件。其次证明单调递增的内正则集的并是内正则的,具有有限Fuzzy测度的单调递减的外正则集的交是外正则的。最后在严格单调条件下,证明具有有限Fuzzy测度的有限个两两不交内正则集的并是内正则的以及每一个紧(或紧Gδ)集是外正则的当且仅当每一个有界开集是内正则的。     

基于低秩稀疏表示的子空间学习研究综述

以基于低秩稀疏表示的子空间学习为研究对象,对近几年的相关研究工作进行了归纳总结.首先,阐述了子空间学习及低秩稀疏表示的概念;然后,根据迭代更新的方法,将基于低秩稀疏表示的子空间学习分为基于矩阵分解的子空间学习和基于谱聚类的子空间学习两大类;其次,对它们各自算法的核心思想进行了详细介绍,并对这些算法的优缺点进行了对比分析...