基于细胞元模型拓扑约束求解
【计算机科学】_拓扑结构_期刊发文热词逐年推荐_20140722
科研热词 流媒体 对等网络 节点编码 网络拓扑 片上网络 对等网 集散节点 连通性 软件网络 路由算法 路径失效 路径切换 超级节点 资源管理 资源共享 视频直播 覆盖网络 覆盖网 节点时效 聚类 网络管理 网络 综述 结构化对等网络 粒子群优化 类方差 策略 空分复用 移动adhoc网络 直播 界标簇 用户识别 环网 特征造型 特征 片上路由 流水线 核数 查询效果 时分复用 无尺度 数据预处理 按需路由 拓扑结构控制 拓扑结构 拓扑映射 拓扑匹配 拓扑不匹配 性能优化 度约束 应用层组播 应用层多播
科研热词 无线传感器网络 路由 网络仿真 应用层多播 ad hoc网络 频繁访问页组 页面聚类 部署 路由级internet拓扑 路由算法 路由协议算法 路径累积 资源共享 谱密度-特征值分布 谱密度 蛛网 虚环 虚拟拓扑 自适应站点 自组织网络 网络过滤 网络编码 网络管理 网络断层扫描 网络安全 组密钥协商 简单网络管理协议 端到端测量 移动代理 环状分层 片上网络 片上系统 服务质量 无线自组网 无符号拉普拉斯谱分布 拓扑结构 拓扑推断 拓扑发现 性能 异构 层次 密钥预分配 多线性映射 地理路由 区分服务 分层网格 三明治探测 web使用挖掘 qos p2p internet拓扑建模
推荐指数 3 3 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
细胞模型算法的研究与应用
细胞模型算法的研究与应用细胞模型算法是一种广泛应用于生物学、药理学、计算机科学等领域的数学算法。
它是对细胞生长和分裂、细胞信号传递、细胞代谢等生物过程进行数学模拟和计算的一种方法。
本文将从方法原理、应用场景和未来发展等方面介绍细胞模型算法的研究与应用。
方法原理细胞模型算法主要基于细胞自动机原理，即通过对单个细胞在环境中的行为规则进行建模，从而将整个细胞群体的行为进行模拟和计算。
这些行为规则包括细胞移动、细胞分裂、生长和代谢等基本过程。
细胞模型算法不仅可以对单个细胞的行为进行模拟，还可以对细胞与环境之间的相互作用进行建模。
它可以将生物过程中的复杂相互作用转化为数学模型，从而实现了对生物过程的理解和预测。
应用场景细胞模型算法在生物学、药理学、计算机科学等领域都得到了广泛的应用。
在生物学领域，细胞模型算法可以用于研究细胞生长和分裂、细胞与环境之间的相互作用以及细胞代谢等生物过程。
利用细胞模型算法，我们可以对细胞内分子运动、化学反应、信号传递等生物过程进行建模和模拟，从而实现对细胞内机制的深入理解。
在药理学领域，细胞模型算法可以用于药物筛选和评价。
传统的药物筛选方法需要进行大量的动物实验，费时费力且成本高昂。
而细胞模型算法可以提供一种可靠的、更加经济有效的药物筛选方法。
利用细胞模型算法，我们可以对药物与目标细胞之间的相互作用进行建模和计算，从而快速准确地评价药物的功效和毒副作用。
在计算机科学领域，细胞模型算法可以用于人工神经网络和机器学习领域。
人工神经网络和机器学习的主要目的是通过训练模型来实现复杂的数据处理和决策任务。
而细胞模型算法可以提供一种有效的、类似生物神经网络的算法模型，从而实现对大规模数据的高效处理和决策。
未来发展细胞模型算法作为一种有效的模拟和计算生物过程的数学方法，有着广泛的发展前景。
未来细胞模型算法的发展方向包括以下几个方面：首先，细胞模型算法需要更加准确和可靠的实验数据支持。
目前，细胞模型算法的建模和计算依赖于各种实验数据，如细胞数量、形态、运动和生长等方面。
基于细胞元特征模型的协同架构
基于细胞元特征模型的协同架构绪论随着信息和通信技术的快速发展，各个领域对于数据的处理和分析需求也随之增加。
为了有效地应对这些需求，构建高效的协同架构成为一项重要的任务。
本文将介绍一种基于细胞元特征模型的协同架构，其可以在大规模数据处理和分析中发挥重要作用。
一、细胞元特征模型的概述细胞元特征模型是一种用于描述和分析数据的模型。
它基于细胞元（cellular element）的概念，将数据划分为多个细胞元，并对每个细胞元进行特征提取和分析。
通过这种模型，可以更好地理解和处理复杂的数据。
细胞元特征模型包括以下几个关键要素：1. 细胞元：细胞元是数据的基本单元，并由多个属性构成。
每个细胞元可以包含多个维度的数据。
2. 特征提取：针对每个细胞元，通过合适的算法提取其特征。
特征可以包括维度间的关联关系、数据的分布特征等。
3. 分析方法：基于提取的特征，可以应用不同的分析方法进行数据的分类、聚类、回归等任务。
二、基于细胞元特征模型的协同架构基于细胞元特征模型的协同架构可以提供高效的数据处理和分析能力。
它将多个细胞元并行处理，并通过协同的方式得到最终的结果。
1. 细胞元并行处理：在协同架构中，多个细胞元可以同时进行特征提取和分析。
这样可以加快数据处理的速度，并提高系统的吞吐量。
2. 协同机制：协同机制通过将不同细胞元之间的特征进行组合和交互，得到最终的结果。
协同可以是简单的加权平均，也可以是更加复杂的算法。
3. 分布式计算：在大规模数据处理和分析中，协同架构通常涉及到分布式计算。
通过将细胞元分布在不同的计算节点上，并运用分布式计算技术进行协同，可以有效地处理大规模数据。
三、基于细胞元特征模型的应用案例基于细胞元特征模型的协同架构可以应用于多个领域，如数据挖掘、机器学习、人工智能等。
以数据挖掘为例，我们可以使用细胞元特征模型来处理和分析大规模的数据集。
通过将数据划分为多个细胞元，我们可以并行提取每个细胞元的特征，并通过协同得到最终的结果。
交通流分配模型综述
华中科技大学研究生课程考试答题本考生姓名陈菀荣考生学号M201673159系、年级交通运输工程系、研一类别科学硕士考试科目交通流理论考试日期2017 年 1 月10日交通流分配模型综述摘要：近些年，交通流分配模型已经广泛应用到了交通运输工程的各个领域，并且在交通规划中起到了很重要的作用。
本文对交通流分配模型研究现状进行了综述，并分别对静态交通流分配模型、动态分配模型以及公交网络进行了阐述和讨论。
同时对相关的交通仿真还有网络优化问题研究现状进行了探讨。
最后结合自身学习经验做出了一些评价和总结。
关键词：交通流分配；模型；公交网络0引言随着经济和科技的发展，城市化进程日益加快，城市也因此被赋予更多的工程，慢慢聚集大量的人口。
而人口数量的增加而直接带来的城市出行量增加，不管是机动车出行还是非机动车出行量都相较以前增加了很多，从而引发了一系列的交通问题。
因为在城市整体规划中，交通规划已经成为了十分突出的问题。
在整个交通规划过程中，交通分配在其中占有很重要的地位，为相关公交路线，具体道路宽度规划等都有很大作用。
1交通流分配及研究进程1.1交通流分配简介由于连接OD之间的道路有很多条，如何将OD交通量正确合理的分配到O 和D之间的各条路线上，是交通流分配模型要解决的首要问题。
交通流分配是城市交通规划的一个重要组成部分也是OD量推算的基础。
交通流分配模型分为均衡模型和非均衡模型。
1.2交通流模型研究进程以往关于交通流分配模型的研究多是基于出行者路径偏好的，主要有以Wardrop第一和第二原则为分配依据建立的交通分配模型，Wardrop第一原则假定所有出行者独立做出令自己出行时间最小的决策，最终达到纳什均衡的状态，此时的流量为用户最优解，在这种状态下，同一个起始点时间所有有流路径的通行时间相等，并且大于无流路径的通行时间；Wardrop第二原则假定存在一个中央组织者协调所有出行者的路径选择行为，使得所有出行者的总出行时间最小，对应的状态称为系统最优，此时分布的流量称为系统最优流。
基于元胞自动机的拓扑排序算法
Ａ Ｖ 网已经 被 广 泛 用 于 表 示 存 在 优 先 关 系 约束 的 Ｏ
工程问题 ， 如产 品装配顺序 规划 ｊ工程项 目计 划 、
管理 、 软件 项 目资源 配 置 等 。这 些 问题 研 究 有 两 个
难点 ： 一是生成满足活动优先关系约束的活动序列 ； 二 是判 定规 划 的 Ａ Ｖ 网中 是 否存 在 环 路 。解 决 这 Ｏ
基 于 元胞 自动 机 的拓 扑排 序 算 法
谷 静
（ 西安 邮电学院 电子与信息工程系 ， 陕西 西安 ７ ０ ６ ） １０ １
摘要： 目的
利 用元 胞 自动机 的特 性 ， 到 一种 新 的拓 扑排 序 算 法 。方 法 找
将 Ａ Ｖ 网构 造 成 一 个 Ｏ
元胞 自动机模 型 ， 用 经过 改 造的 邻接链 表 作 为元 胞 的数 据 结构 ， 采 并在 其 中 引入 随机 编 号 项 ， 所有
一
个 有 向图来 描 述 。一个 工程 可 以分解 为若 干个 称
１ 元胞 自动 机 理 论
元胞 自动 机 （ ｅｌｌ ｕｏ ｔ） 也 称 细 胞 自动 ｃｌ ａ ａｔｍａ ， ｕｒ ａ
作 活 动 的子 工 程 ， 用 图 中用 顶 点 表 示 活 动 （ 工 在 子 程 ） 用有 向边 表示 活 动 间 的 优 先关 系 ， 样 的有 向 ， 这
元 胞依 据 随机编 号 顺序 地遵 守演化 规 则进行 演化 ， 实现拓 扑 排 序 。结 果 利 用元 胞 自动 机 的 时 空
局 部规 则和 并行 计 算特性 ， 计 并验证 了拓 扑排 序 算法 。结 论 设
与传 统算 法相 比本 算 法在 时 间、 空
间复杂性上都有较大改善 ， 并且在应用元胞 自 动机理论解决图的 问题方面有所贡献。 关 键 词 ： 胞 自动机 ； 动 网络 ； 扑排 序 ； 法 元 活 拓 算
结构拓扑优化设计若干问题的建模、求解及解读
结构拓扑优化设计若干问题的建模、求解及解读结构拓扑优化设计若干问题的建模、求解及解读引言随着科学技术的不断进步，结构拓扑优化设计在工程领域中扮演着越来越重要的角色。
本文旨在通过建模、求解及解读的方式，探讨在结构拓扑优化设计中常见的若干问题，旨在帮助读者了解这一领域的最新发展。
一、问题建模结构拓扑优化设计的核心目标是找到最优的结构形态，以承受给定的荷载，同时满足特定的约束条件。
在建模过程中，我们首先需要定义设计域，并将其分割为离散的单元。
每个单元可以是开孔或实体，其具有一定的材料性质。
接下来，我们引入设计变量，用于描述每个单元的状态，如是否存在，或者其尺寸等。
然后，我们需要确定目标函数和约束条件，以便能够量化结构性能指标和设计要求。
二、问题求解结构拓扑优化设计问题的求解通常可以分为两个阶段：初步设计和细化设计。
在初步设计阶段，我们使用各种常见的优化算法，如遗传算法、蚁群算法或模拟退火算法等，以多个不同的设计变量组合进行优化，并通过评估目标函数和约束条件的值来评估每个设计的性能。
根据这些结果，我们可以选择最优设计，并将其作为细化设计的起点。
在细化设计阶段，我们可以使用更复杂的算法，如拓扑梯度法或者级别集法等，以进一步改进初步设计，使其满足更高级的精确性和可靠性要求。
这些算法可以通过迭代实施，直到满足设计要求为止。
三、问题解读在结构拓扑优化设计中，结果的解读与应用至关重要。
首先，我们需要评估最优设计的性能，并与初始设计进行比较。
这可以通过应力分析、频率响应分析或者变形等指标来实现。
我们还可以将结果与已有的优化方案进行比较，以评估其相对优势。
此外，我们还需要评估最优设计的可行性和可制造性，以确保其在实际应用中的可靠性和经济性。
另外，我们还可以通过灵敏度分析，确定最优设计对于不确定因素的响应情况。
这有助于我们理解结构在不同工况下的可靠性，并在实践中作出相应的优化和改进。
结论结构拓扑优化设计在实际工程中具有广泛的应用前景。
基于细胞自动机演化算法求解无约束函数优化问题
Optimization Problems about Answering
Unconstrained Function Based on Cellular
Automata Evolution
作者： 曾志峰
作者机构： 湖南人文科技学院通信与控制工程系,湖南娄底417001
出版物刊名： 湖南人文科技学院学报
页码： 27-29页
年卷期： 2010年 第2期
主题词： 细胞自动机;函数优化;演化算法
摘要：在最优化领域目前广泛应用的智能优化算法有遗传算法、模拟退火算法、神经网络算法等。
但这些算法的实现模式都还是基于串行模式。
利用细胞自动机来解决优化问题,也就意味着能够建立极度并行的解决最优化问题的程序。
提出了一种基于细胞自动机的演化算法,以求解无约束函数优化问题,并用实验分析了此算法的性能。
基于细胞元特征模型的协同架构
第 １卷 １
第 ４期
哈 尔 滨 理 工 大 学 学 报
Ｊ ０ＵＲＮＡＬ ＨＡＲＢ Ｎ ＵＮＩ Ｉ Ｖ．Ｓ Ｉ Ｃ ．＆ Ｔ ＥＣＨ．
Ｖｏ ＿ ｌ Ｎ ． ｌｌ ｏ ４
Ａｕ ． ０ ｇ ，２ ０６
２０ ０ ６年 ８月
基 于 细 胞 元 特 征 模 型 的 协 同 架 构
成 的优化 过程 ， 仅需 要 多领 域知 识 和专 家的 经验 ， 不 更重要 的是有效 地 协 调 各 专 家 之 问 的关 系 ， 少 产 减
品开发 时 间．
１ 基于细胞元模型的ห้องสมุดไป่ตู้义特征造型技术
协 同 的产 品 设 计 需 要 一种 高层 次 的建模 系统 ， 它产生 的信 息 模 型 不 仅 要 包 含 一 般 意 义上 的几何 、 拓扑信 息 ， 更重 要 的 是 要 包 含 产 品 设 计 与 制造 所 必
梅 嵩 ， 孙 立镌
（ 哈尔滨 理工大学 计算机科学与技术学 院 ， 黑龙江 哈 尔滨 １０ ８ ） ５０ ０
摘
要 ： 对 当前协 同设 计 中的造型 系统依 赖设 计 历程 ， 针 网络 数 据传 榆 量 大的 问题 ， 在分 析 当
前 协 同设 计 的 系统框 架 的基 础 上 ， 出了以基 于细胞 元模 型 的语 义特 征 造 型 作 为协 同设 计 中的造 提 型 系统 ， Ｘ 用 ＭＬ文件 作 为 细胞 元信 息 的 载体 ， 进行 数 据 绑 定 ， 用 Ｒ 技 术在 网络 中进 行 数据 并 采 ＭＩ
操作． 该框 架克服 了依 赖历 史进 程 树 的造 型 系统 ， 改善 了协 同设 计 中网络数 据 传榆 和安 全性 问题．
关键 词 ： 同设 计 ；细胞 元模 型 ； ＭＬ 数 据绑 定 协 Ｘ ；
基于细胞元本体的标准件库资源共享研究
本文提出了一种基 于细胞元本体的标准件库资源共享方 法。方法通 过 细胞 元 本体 对 标 准件 库 进 行 语义 建 模 , 采 用 O WL [ 5] 描述细胞元本 体模 型 , 统一表 示产 品数 据信 息 , 实现 语义层次上的 数据交换 , 如交换 特征、 参数、 约束 和造型 历史 等语义信息 , 这些信息 隐含了产 品开发 人员的 设计意 图。细 胞元本体造型 便于异构 CA D 系统对标准件的共 享 , 并且由于 传输的仅是高 层次的语义信息 , 数据传输量小 , 能够实现实时 的产品数据信 息传输。
关系。采用 U O( U pper O ntolog y) 思想 , 成功地构建了细胞元 本体知识库。细胞元 本体知 识库具有 良好的 扩展性 , 可 以对 库中的概念及 属性进行重定义和扩充。细胞元本体模型的类 层次结构如图 2 所示。
图2
细胞元本体模型的类层次结构
( 1) product 类是所 有类 的父类。pro duct 类由 零件 part 和装配体 assembly 组成。 ( 2) id 用以唯一标识细胞元本体的语义互操作功能 , 其类 型是 SFD 类。 SF D 类中包含申请操作的 CA D 系统的 名称和 此细胞元被创 建时间等信息。 ( 3) nameF unc 表示语义互操作的名称。 ( 4) typeFunc 表示 此次 语义 互操 作创 建 的是 一个 特 征、 一个零件还是 一个装配体 , 其类型是 T ypeFunc 类。 ( 5) pa ramL ist 表示语义 互操作 的参 数化信 息 , 其类 型是 P aramL ist 类。对于任何一 个语义 互操作类 中的参 数化 信息 不尽相同。
基于元胞自动机的拓扑排序算法
R andNum A ctN um
A ctS tatus
P reA ctSet
图 1 元胞数据结构
F ig. 1 C ell&s da ta structure
2 2 算法思想及实现 设存在一个包含 n 个活动的 AOV 网 G ( V, E ),
其中 V = { v1, v2, #, vn } 为活动集合, E = { vi, vj | vi ∋ vj且 i ( j} ( ! ∋ ∀表示 vi 领先于 vj ) [ 1] , 以 其为对象构造元胞自动机模型 CA = (L, S, N, f )。
4 02
西北大学学报 (自然科学版 )
第 38卷
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
参考文献:
[ 1] 严蔚敏, 吴伟民. 数据结构 [ M ]. 北京: 清华大学出版 社, 1996: 179 182.
[ 2] 王晓瑛, 魏正军. 关 于拓扑 排序算法 的讨论 [ J] . 西北 大学学报: 自然科学版, 2002, 32( 4): 344 346.
自动机算法。
1 元胞自动机理论
元胞自动机 ( ce llular autom ata), 也称细胞自动 机, 是一个时间、空间、状态都离散的数学模型框架, 是由大量元胞 ( ce ll) 通过简单的相互作用而构成的 动态演化系统, 是研究复杂系统的重要方法 [ 10] 。在 离散的、规则的网格中的每一个元胞具有有限种离 散状态, 并且根据周围邻居的元胞状态, 依据统一规 则作同步 [ 11] 。
本文算法的步骤如下: 步骤 1 初始化各个元胞。将中心元胞的活动 编号和邻居元胞的活动编号分别写入到活动编号域 和紧前活动集域中, 将元胞 v1 作为演化的源元胞, 其状态置为 S _M, 其余 n - 1元胞的状态全部置为 S _N。 步骤 2 在 1 ~ n之间随机生成 n个随机数, 作 为 n 个元胞的随机编号, 使得每个元胞拥有惟一区 别于其他元胞的编号。 步骤 3 记录此刻模型中状态为 S _N 的元胞数 目, 随后依照各个元胞随机编号, 顺序地对 n个元胞 的状态进行检测。依次将状态由 S _N 转化为 S _M 的 元胞其活动编号写入到序列中。 步骤 4 对 n 个元胞完成一次演化后: ∗ 判断 模型中状态为 S _N 的元胞数目是否为 0。若为 0则表 明拓扑排序完成, 算法终止; + 若不为 0, 进一步判 断是否与步骤 3中记录的数目相等。若相等表明模 型中有回路存在, 算法终止; 若不相等转入步骤 3中 算法继续进行, 元胞自动机进入下一轮演化。 以上是算法的步骤, 下面对算法的合理性进行 分析。 在初始化时, 将 v1 作为演化的源元胞, 其状态 置为 S _M, 因为 v1 是 AOV 网的惟一没有紧前活动的 元胞 (即使 AOV网存在多个没有紧前活动的元胞, 我们也可以通过设置一个虚元胞作为这几个元胞的 紧前活动 ), 于是演化中以 v1 作为邻居的中心元胞 状态得以转化为 S _M, 将其活动编号写入到序列中, 必然可以保证序列符合优先约束。依次类推, 后续的 各个元胞陆续演化后, 将各自活动编号写入到序列 中后, 可以保证序列符合优先约束。 对于回路的判断, 首先需要说明的是: 所谓演化
基于细胞元模型拓扑约束求解
摘Leabharlann 要在模 型制造领域 ， 于拓扑 约束 的求 解是一个 比较新 的课题 ， 对 以往 的研 究一直局 限在拓 扑优化方 面。而且对
其应用也仅 限于模型的定义方面 ， 在模 型的声 明与约束求解方面却没有得 到应 用 。文章提出一种基于细胞元模 型拓 扑约束 求解方法 ， 通过该方法可 以确定模 型拓扑声明的关系 ， 文章假设 一个模型是 由一个或多个 细胞元组 成的 ， 并且能 够用 这些 细
关键词 特征造型 ； 拓扑约束 ； 布尔可满足性 问题
中图分类号 Ｔ ３ ３０ Ｐ ９．２
Ａ ｕｄ ｎ Ｃｅ ｌ ｏ ｌｆ ｒＴｏ ｏ ｏ ｉａｌＣｏ ｔａｉ ｏ ｖ ｎｇ Ｓｔ ｙ ｏ ｌｓＭ ｄｅ ｏ ｐ ｌ ｇ ｃ ｎｓ ｒ ｎｔＳ ｌ ｉ
Ｓ ｎ Ｌｉ ｕ ｎ Ｊ ｎ Ｚｈ ｏ ｕ ｑ ａ ｉ ａ
总第 ２７ ４ 期
２１ ０ ０年第 ５期
计 算 机 与 数 字 工 程 Ｃ ｍｐ ｔｒ＆ Ｄ ｇｔｌ ｎ ｉｅ ｒ ｇ ｏ ｕｅ ｉｉ ｇｎ ｅ ｉ ａＥ ｎ
Ｖｏ１３ ． ． ８ Ｎｏ ５
２５
基 于 细 胞 元 模 型 拓 扑 约 束 求 解
孙 立镌 金 钊
哈尔滨 １０８ ） ５０ ０ （ 尔 滨 理 工 大 学 计 算 机 科 学 与技 术 学 院 哈
Ａ ｓ ｒ ｃ Ｉ ｉ ａｎ ｗ ｕ ｊｃ ｔ ｓ ｌ ｈ ｏ ｏｏ ｉ ｌ ｏ ｓｒｉｔｒｔ ｅ ｈ ｎ ｔ ｅｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ｏ ｏ ｏｏ ｙ ｉ ｈ ｄ ｌ ｂ ｔａ ｔ ｔ ｓ ｅ ｓ ｂｅ ｔ ｏ ｏｖ ｔ ｅｔｐ ｌ ｃ ｎ ｔ ｎ ａｈ ｒｔ ａ ｈ ｐ ｉ ａｉ ｆｔ ｐ ｌ ｔ ｅ ｍｏ ｅ ｅ ｇ ａｃ ａ ｍｉ ｏ ｇ ｎ
语义特征造型的一种约束求解方法
２ 常 用 的 约 束 的 求解 方 法
基 于 约束 造型 的 Ｃ Ｄ系统 （ 数化 Ｃ Ｄ 系统 ） Ａ 参 Ａ 中的两 个 重要 组成 部件 是 ：
（） １ 轮廓绘制器 （ｋｔ ｅ）轮廓绘制器可以看作是约束造型系统和用户的接 口。用户在轮廓绘制 Ｓｅ ｈｒ ｃ 器 中快 速勾 勒 出产 品的粗 略形状 ， 后对 它施 加 约束 ， 然 以形 成精 确 轮廓 。
基金 项 目 ： 家 自然 科 学 基 金 项 目（０ ７ ０ ５ ； 徽 省 教 育 厅 自然 科 学 基 金 项 目 （０ ６ Ｊ８ ； 徽 省 高 校 青 年 教 师 资肋 计 划 项 目 国 ６ １３ ５ ） 安 ２ ０ Ｋ０ １ 安 Ｂ） （ ｏ６ｑ２ ８ ； 庆 市 重 点 科 技 计划 项 目（０ ５—１ ） ２ｏ ｊ１Ｏ ） 安 ２０ ２ 作者 简 介 ： 远 志 （ ９７一） 男 ， 徽安 庆 人 ， 师 ， 士 ； 立 镌 （ ９４一）， ， 龙 江 哈 尔 滨 人 ， 授 ， 士 生 导 师 ， 要 研 究 方 向 为 王 １７ ， 安 讲 硕 孙 １４ 男 黑 教 博 主 计 算机 图形 学 与 Ｃ Ｄ． Ａ 收稿 日期 ：０ ６— ４—２ ２０ ０ ０
特 征 的变 异 蕴 含 了一 定 的 本 质 不 变性 ， 就 是特 征 的语 义 。 特 征 是 一定 的表 现 （ 状 、 料 和精 这 形 材
度 ） 语义 和抽 象 的结合 ， 、 特征 语义 是特 征 的表 现所 蕴 含 的与产 品 生命 周期 各 阶段 相 关 的 语 义 信息 ， 如 功 能语义 、 几何 语义 、 拓扑 语义 ， 艺语 义等 。语 义几 何元 素是 指 特征 整体 、 征边 界 以及其 他与 特征 相 工 特 关 的几何 元素 。用 语义几 何 元素 来描 述产 品模 型可 以相 对独 立 于模 型 的几何 细节 。 几何 约束 通过 确定 自由度来 决定 一个 与模 型 中存 在 的其 他特 征 面相 关 联的特 征 。几何 约束 用某 些 参数 把 系统 中存在 的特 征面 和模 型 中用户 提供 的特 征面 联 系在一 起 。
基于细胞元模型的运动目标跟踪方法
是把运 动角度及 方 向、颜色 的直方 图作为每帧
图像 的 特 征 ， 然 后 根 据 卡 方 差 异 来 计 算 评 估 不
相 应 单 元 区 域 内活 跃 像 素 数 目的 变 化 来 描 述 每 个 细 胞 元 的状 态 。使 用 状 态 非 零 的 细 胞 元 来 表
示 所 要 监 测 追 踪 的 目标 ， 然 后 根 据 它 在 零 时 刻
智 能 监 测 系 统 ， 以 便 能 够 自动 监 测 并跟 踪 异 常 行 为 。 在 实 验 环 境 中 ，监 控 摄 像 机 被 安装 在 房
间 的较 高 位 置 ， 由此 可 以得 到 一 个 更 为广 阔 的 监 控视野 。 该 监 测 方 法 主 要 采 用 了细 胞 元 模 型 ，
跟 踪 技 术 ， 针 对 室 内场 景 ，提 出 了一 种 基 于 细
胞 元 模 型 的 智 能 监 测 方 法 ，把 所 实 验 的 室 内环 境 分 割 为 若 干 个 单 位 单 元 ，每 个 单 元 可 被 看 做 是 二 维 细 胞 元 模 型 中 的 一 个 小 细 胞 ，就 可 以用
科技论 文：
十 细 胞 兀 模 型 的运 动 日标 踪 方法
基 于 细 胞 元 模 型 的 运 动 目标 跟 踪 方 法
芮志 湘 李 健
摘要 ：提 出一种基 于细胞元模 型 的方法 ，把 所 实验 的室 内环境分割 为若 干个单位单
元 ，用 相 应 单 元 区 域 内活 跃 像 素数 目的 变化 来描 述 每 个 细 胞 元 的状 态 ， 然后 使 用 状 态 非
积 累 像 素 计 算 出一 个 时 空 直 方 图 ， 进 而 计 算 出 时 空 熵 ，最 后 基 于 熵 的程 度 来 有 效 地 监 测 追 踪 运 动 目标 。 他 们 的 实 验 结 果 从 一 个 侧 面 有 力 地
细胞生物计算和网络拓扑结构的研究
细胞生物计算和网络拓扑结构的研究
随着人工智能和计算机科学的不断进步，科学家也开始尝试将计算机科学的研
究应用到生物学领域，其中就包括细胞生物计算和网络拓扑结构的研究。
细胞生物计算
细胞生物计算是指利用细胞内的分子来进行计算的技术。
这种技术主要基于生
物学中的信号传导路线和生物分子的相互作用，将生物体内的化学反应转化为数字逻辑运算，实现计算和储存信息的功能。
细胞生物计算的发展和应用能够带来很多潜在的好处。
例如，利用细胞生物计算，科学家们可以研究细胞中复杂的生化过程，探索生命的起源和发展规律；同时，也可以为生物医药研究和临床诊断提供更加精确和高效的工具和技术，甚至可以开发一些高度智能化的生物计算器。
网络拓扑结构
网络拓扑结构是指网络中各个节点和连线之间的关系和布局，是网络行为和性
质的基础。
在生物学研究中，网络拓扑结构常被用于探索不同生物体系中各个组成部分之间的关联和相互作用，从而帮助科学家了解这些生物体系在不同层次上的结构和功能。
生物网络拓扑结构的研究在近年来获得了长足的进展，其中最为著名的应该是
对人类脑网络的研究。
科学家们利用图像处理和细胞成像技术，得到了人脑皮层中神经元之间的连接网络拓扑结构，发现人脑皮层的连接关系并非随机分布，而是存在特定的模式和规律性，这为人类理解大脑结构和功能的进一步研究提供了宝贵的线索。
结语
细胞生物计算和网络拓扑结构的研究不仅帮助我们深入了解生物系统的结构和功能，也为我们提供了利用生物体系来进行计算和信息处理的新思路和方法。
这些研究仍处于起步阶段，但相信随着技术的发展和实践的深入，这些研究将会得到更加广泛的应用和推广。
人工合成细胞中功能复杂性的拓扑分析及其应用研究
人工合成细胞中功能复杂性的拓扑分析及其应用研究人工合成细胞是指使用人工合成的DNA等生物大分子构建起的人工细胞。
人工合成细胞的制造是未来生物技术领域的一个热门研究方向。
人们希望人工合成细胞可以实现多种功能，并且可以用来解决许多实际问题。
现在，人工合成细胞功能的复杂性成为了制造出多功能细胞的最大难点之一。
在人工合成细胞的研究中，拓扑分析可以成为重要的研究手段。
拓扑分析的基本思想是将细胞看做一个由多条细胞结构组成的拓扑空间，在分析空间构图和作用机理的基础上，探索其在功能复杂性方面的应用研究。
基于拓扑分析的研究方法，在分析人工合成细胞的功能复杂性方面具有很多优势。
首先，拓扑分析是一种比较普适性和通用性的分析方法。
因为细胞是一个空间结构，包含了许多细微的功能模块和相互作用机制，因此采用拓扑分析这种侧重于空间分析的方法，可以更加全面地研究出细胞的功能复杂性。
其次，拓扑分析在生物技术领域中具有广泛的应用。
因为拓扑分析能够研究细胞复杂的互作机理，可以帮助人们解决许多生物学和生物工程学上的难题。
例如，可以利用拓扑分析方法对负责人体免疫系统调节的淋巴细胞进行分析，从而研究出新型抗癌药物。
拓扑分析也可以用于研究细胞生长、克隆、分裂等方面，进而推动相关技术的发展。
最后，拓扑分析的研究成果可以为后续的研究提供重要的理论支持。
在细胞研究领域，很多基础原理还没有被完全掌握，而拓扑分析手段可以为探索新的细胞机理、验证新的假设提供有效的支持。
人工合成细胞上的拓扑分析，要从相互作用的角度来对细胞的功能复杂性进行研究。
是指把细胞内部不同的结构和组件以不同的方式交互，形成一个复杂、扩展的互动系统。
而拓扑分析正是从互动系统的角度来对人工合成细胞的功能进行研究的。
例如，人工合成细胞需要维持细胞膜、细胞质和细胞核等三个部分的协同作用，从而实现各种细胞功能。
然而，如何将这三个部分的协同作用转化成拓扑分析的模型，仍然需要探讨。
除此之外，人工合成细胞的功能复杂性还面临如何实现可控性和稳定性的问题。
Mean Shift结合拓扑约束法进行高密度细胞追踪的开题报告
Mean Shift结合拓扑约束法进行高密度细胞追踪的开题报告1. 研究背景：高密度细胞追踪是细胞生物学、药理学等领域的一个重要任务。
传统的细胞跟踪方法需要手动操作，效率低下，而且存在较大的主观性和不确定性。
因此，自动化的高效细胞跟踪算法成为了追踪大量细胞动态的必要手段。
而Mean Shift算法作为一种快速有效的聚类和分割方法，近年来被广泛应用于图像分割和目标跟踪等领域。
然而，由于细胞密度较高，细胞之间相互交织，传统的Mean Shift算法在处理高密度细胞的跟踪问题时存在跟踪偏移、分割错误等问题。
为解决这些问题，结合拓扑约束的Mean Shift算法被提出。
2. 研究内容：本文将结合拓扑约束的Mean Shift算法应用于高密度细胞跟踪问题中。
拓扑约束是一种基于邻域关系的约束方法，可以减少分割过程中的跟踪偏移和分割错误。
具体研究内容包括以下几个方面：(1) 针对高密度细胞跟踪问题，提出结合拓扑约束的Mean Shift算法，解决跟踪偏移和分割错误等问题。
(2) 设计并实现高效的细胞特征提取算法，对细胞进行描述和分类，以便对细胞进行进一步跟踪。
(3) 针对难以准确标定细胞位置的情况，设计鲁棒性较强的自适应核函数，提高细胞定位精度。
(4) 对所提出的算法进行实验验证，包括模拟数据和真实细胞图像，以评估算法的准确性和可靠性。
3. 研究意义：本文提出的结合拓扑约束的Mean Shift算法可以有效地解决高密度细胞跟踪的问题，为细胞生物学、药理学等领域的研究提供高效、准确的细胞跟踪手段。
同时，本文涉及的自适应核函数和特征提取算法等内容也将对该领域的相关研究产生重要的参考价值。
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总第247期2010年第5期计算机与数字工程Computer&D ig ital Eng ineer ingV o l.38No.525基于细胞元模型拓扑约束求解*孙立镌 金 钊(哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院 哈尔滨 150080)摘 要 在模型制造领域,对于拓扑约束的求解是一个比较新的课题,以往的研究一直局限在拓扑优化方面。
而且对其应用也仅限于模型的定义方面,在模型的声明与约束求解方面却没有得到应用。
文章提出一种基于细胞元模型拓扑约束求解方法,通过该方法可以确定模型拓扑声明的关系,文章假设一个模型是由一个或多个细胞元组成的,并且能够用这些细胞元的组合来表示,对模型进行拓扑约束求解就是用来确定细胞模型中的每个细胞元是否是全约束的。
要做到这点,文章将每个细胞元用一个布尔变量表示,把拓扑约束问题映射成为布尔可满足性问题。
再对新的问题进行求解,从而解决了模型的拓扑约束求解问题。
关键词 特征造型;拓扑约束;布尔可满足性问题中图分类号 T P393.02A Study on Cells M odel for Topological Constraint SolvingSun L iqua n Jin Z hao(Depar tment o f Computer Science and T echno lo gy,H arbin U niver sity o f Science and T echnolog y,H ar bin 150080)A bstract It is a new subject t o so lve the topolog ical const raint rather than the optimization of to po log y in the model manufacture field.T he o pt imization of topolog y was only applied in the definit ion o f mo del but no further mor e applied in the claiming and constraint solving area.A study on cells model for topolog ical constr aint so lv ing is demonstrated in the pa per, throug h w hich t he cla iming o f the t opolo g ical model can be clarif ied.It is supposed that a model co nsist of mult i cells.T he co mbinat ion o f the cells can be studied.If the complete const raint to the cells can be detected thus the constra int to the to po l o gical mo del can be solved.In or der to solve the const raint,each Bo olean var iable indicated a cell of the model,t he co nstr aint of to po log ical model can be taken as the Bo olean satisfiability pr oblem,which is possibly so lv ed in a practical metho d.Key Words feature modeling,t opolo g ical constraint,Bo olean satisfiability pr oblemClass Nu mber T P393.021 引言现今,特征造型技术在工业模型制造方面已经得到了广泛的应用,当前的计算机辅助设计系统大部分采用基于历史的造型方式,但是基于历史的造型系统存在很多弊端[1],尤其在集合造型方面效率低,容易生成错误的模型。
而且,模型的拓扑约束在基于历史的造型系统中一直没能得到较好的运用。
基于细胞元的特征造型方法[2]的提出,给集合造型技术提供了更好的平台,本文在细胞元模型概念[3]的基础上,通过对模型拓扑约束[4]的转化,提出了模型拓扑约束的求解方法,为模型的持久性命名提供支持[5]。
2 拓扑约束问题的转化由于拓扑这一概念的特殊性,使得我们很难对这一性质给出准确的配置,于是我们寻找另一种途径,针对模型通过映射关系,将模型的拓扑约束一*收稿日期:2009年12月18日,修回日期:2010年1月15日基金项目:国家自然科学基金项目(编号:6017,3055);黑龙江省教育厅科学技术开发项目资助。
作者简介:孙立镌,男,教授,博士生导师,研究方向:计算机图形学与CAD。
金钊,男,硕士研究生,助教,研究方向:计算机图形学与CA D。
26孙立镌等:基于细胞元模型拓扑约束求解第38卷一映射成为布尔型变量,然后通过对布尔可满足性问题的求解,达到我们对模型拓扑约束的求解的目的。
下面我们介绍一下映射关系。
我们设定模型的拓扑约束可以用组成模型的细胞元[6]的拓扑约束表示。
模型中细胞元如果是实体的,我们设置这个细胞元的拓扑约束为真,如果是没有实体的,我们设置这个细胞元的拓扑约束为假,这样一来,我们就将整个模型的拓扑约束映射成一组布尔数组了,我们可以将公式设置为A(a1,a2,a3, ),其中a1,a2,a3, 取值为真或者假。
如果A的解是真,则这个模型的拓扑约束是完整的,如果A的解是假,则这个模型的拓扑约束是不完整的。
这里我们提出增量约束和减量约束,增量约束指的是细胞元重叠部分[7]是实体的,除非重叠部分有减量约束依赖于它;相反,减量约束指的是细胞元重叠部分是没有实体的,除非有增量约束依赖于它。
在语义模型中[8],依赖关系[9]被用于表达特征上,这里我们使用相似的依赖关系,如果特征A1依赖于特征A2,而特征A1中包含增量约束B1(或减量约束B1)依赖于特征A2中包含的增量约束B2(或减量约束B2)。
图1 模型中细胞元之间的交界根据上述分析,如图1所示,我们假设两个细胞元相交面或者线[10]为K i,设相邻于K i的两个面为M a i 和M b i,其中i的取值范围为1到n(n为模型中细胞元相交面或者线的总数)。
由于我们需要的是模型中的细胞元具有完整约束,则需要i=1, ,n((M a i!M b i)∀(M a i M b i))为真。
至此,我们将模型中细胞元的拓扑约束问题转化成了一个布尔可满足性表达式。
3 布尔可满足问题求解例如,(∀x2!x3)(∀x1!x3)(x1!x2!∀x3)。
可以证明,任何逻辑函数都可以或与式表示。
要让它为1,只要让所有项(子句)皆为1就可以了。
而要让某一项为1,只要其中一个文字为1就可以了。
首个变量赋值的基本方法当然是随机,再加上推理、学习、回溯等功能,可以比较有效地使表达式为1。
但一般要考虑表达式的特殊性,才能使算法更有效。
下面我们通过程序来实现这一过程:Define all subsequent so lutio ns for a M O DEL problem(u sing SA T solver)function N ex tP roblems(problems,so lv er,nfix ed=0)pro blems:定义问题集合solver:定义解集sig n:定义用于标识的变量beginnewpro blems:=nullk:=signw hilek<leng th(solver.var iables)solver.AddClause(so lv er.variables[k]=no t(pr oblems [k]))next:=solver.Solve()if nex t!=unsatisfiable t hennew pro blems.add(nex t+N ex t Pr oblems(nex t,solver,k +1))solver.R emo veClause(so lver.v ariables[k]=not(pr oblems [k]))solver.A ddClause(solver.var iables[k]=(pro blems[k]) k:=k+1w hilek>sig nsolver.Remov eClause(solv er.var iables[k]=prev ious[k]) k:=k-1r etur n new pr oblemsend表1为通过本算法随着模型中细胞元个数不同,所对应的计算时间变化。
表1 列举一些模型细胞元个数与求解时间的关系细胞元个数子句个数所用时间(ms)10092 2.32702452 4.160046128.11020732912.016801072522.625101598837.330001982742.34 结语在特征造型中细胞元概念的基础上,将细胞元的拓扑约束映射成一个布尔可满足问题进行求解,有效的解决了特征模型拓扑约束求解问题,通过实验数据表明,求解效率较高,为大型复杂零件的集合制造提供了有力支持。
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