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A lattice traffic model with consideration of preceding mixture traffic information
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作者 李志鹏 刘富强 孙剑 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2011年第8期508-514,共7页
In this paper, the lattice model is presented, incorporating not only site information about preceding cars but also relative currents in front. We derive the stability condition of the extended model by considering a... In this paper, the lattice model is presented, incorporating not only site information about preceding cars but also relative currents in front. We derive the stability condition of the extended model by considering a small perturbation around the homogeneous flow solution and find that the improvement in the stability of traffic flow is obtained by taking into account preceding mixture traffic information. Direct simulations also confirm that the traffic jam can be suppressed efficiently by considering the relative currents ahead, just like incorporating site information in front. Moreover, from the nonlinear analysis of the extended models, the preceding mixture traffic information dependence of the propagating kink solutions for traffic jams is obtained by deriving the modified KdV equation near the critical point using the reductive perturbation method. 展开更多
关键词 traffic flow lattice model mixture tramc information numerical simulation
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武器装备建设管理信息集成化问题研究 被引量:5
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作者 魏刚 崔世娟 陈良猷 《北京航空航天大学学报(社会科学版)》 2000年第4期47-51,共5页
提高国防实力必须加强武器装备建设,武器装备建设管理信息集成化是实现武器装备现代化建设的有效途径。本文介绍了武器装备建设信息集成化的内涵及作用,分别阐述了CALS、SBA、VR、IMS等先进的装备建设信息集成化技术和方法,给出了建设... 提高国防实力必须加强武器装备建设,武器装备建设管理信息集成化是实现武器装备现代化建设的有效途径。本文介绍了武器装备建设信息集成化的内涵及作用,分别阐述了CALS、SBA、VR、IMS等先进的装备建设信息集成化技术和方法,给出了建设武器装备信息集成化系统的建议。 展开更多
关键词 武器装备建设 信息集成 持续采办 全寿命周期保障 仿真系统 虚拟现实技术 现代集成制造技术
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基于信息融合思想的复杂过程仿真系统实现
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作者 彭力 李稳 娄国焕 《计算机仿真》 CSCD 2002年第3期35-36,共2页
为摆脱以往仿真系统使用单一工具软件 ,在独立计算机上进行开发的传统做法 ,充分利用多种工具软件各自优势 ,在多计算机上并行仿真计算 ,利用信息融合技术思想实现功能的多样化 ,提高编程效率 ,并使操作更加灵活方便。
关键词 信息融合 复杂过程 智能仿真 仿真系统
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基于高斯混合模型的遥感信息提取方法研究
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作者 胡波 朱谷昌 +1 位作者 张远飞 冷超 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2012年第4期41-47,共7页
高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)可以描述遥感数据的概率密度函数,通过估计各高斯分布的参数,计算后验概率,实现信息提取。为了提高利用GMM进行遥感信息提取的准确度,首先在GMM中使用马尔科夫随机场(Markov random field,MRF... 高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)可以描述遥感数据的概率密度函数,通过估计各高斯分布的参数,计算后验概率,实现信息提取。为了提高利用GMM进行遥感信息提取的准确度,首先在GMM中使用马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)计算各像元邻域内各类地物的先验概率,代替各类地物的混合概率,使其反映出各类地物的空间相关性;然后在参数估计过程中利用模拟退火(simulated annealing,SA)思想获得全局最优的参数估计值;最后利用该参数估计值求出每个像元对于各类地物的后验概率,获得各类地物的空间分布。通过对遥感实验场的图像数据进行信息提取,发现所述新方法取得了更好的效果,证明了上述改进的有效性。 展开更多
关键词 高斯混合模型(GMM) 期望最大化(EM)算法 模拟退火(SA) 马尔科夫随机场(MRF) 遥感信息提取
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