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不同人员分布下高铁车厢人员疏散仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
在元胞自动机理论的基础上,针对在高铁车厢内人员安全疏散的问题,提出一种考虑人员个体差异,在多速的情况下,通过人员实时调整自身移动情况,对人员疏散过程建立模型的方法,并进行计算机仿真加以研究分析。实验结果表明,根据个体差异,强中弱的分布方式在疏散时间上比弱中强的分布方式快2个时间步。同时,灾害点出现在车厢内不同位置,疏散时间差异较大。对不同人员分布以及灾害点发生情况下的仿真研究,更加真实地模拟了人员紧急疏散过程和疏散状况,为人员安全疏散问题提供理论指导意义。 相似文献
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为了更好地建立高速列控系统分布式整体形式化描述,采用Agent理论和层次着色Petri网混合建模方法对中国列车控制系统车-地通信场景进行了研究。将车-地通信场景抽象为MAS,给出了场景中车-地主体Agent的内部推理过程和形式化定义,采用CPN Tools工具建立了层次化结构HCPN模型,使车-地通信过程、MAS整体行为以及车-地主体内部推理流程可视化。通过对模型状态空间报告的分析确保了模型的正确性,通过对模型进行多次模拟仿真,分析了该场景中不同通信故障率情况下非周期消息的重发间隔对控车实时性能的影响,验证了模型的可行性。 相似文献
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提出了一种改进的基于模糊理论的柔性形态学边缘检测方法。在模糊域里选用效率更高的隶属度函数,借鉴广义模糊集的概念对模糊域计算区域进行拉伸和增强处理,增加边缘两侧灰度对比度,再利用柔性形态学特征及性质选取更有效率性能、更好的边缘检测算子和结构元,得到噪声存在条件下更加理想的图像边缘。与其他检测算法相比,该算法在取得更多边缘细节的同时具有更强的抗噪能力,具有一定的实用性和可行性。 相似文献
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胡晓辉 《计算机工程与应用》2008,44(28):29-31
强化学习是一种重要的无监督机器学习技术,它能够利用不确定的环境下的奖赏发现最优的行为序列,实现动态环境下的在线学习,被广泛地应用到Agent系统当中。应用强化学习算法的难点之一就是如何平衡强化学习当中探索和利用之间的关系,即如何进行动作选择。结合Q学习在ε-greedy策略基础上引入计数器,从而使动作选择时的参数ε能够分阶段进行调整,从而更好地平衡探索和利用间的关系。通过对方格世界的实验仿真,证明了方法的有效性。 相似文献
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探讨硼肥对番茄果实挥发性物质的影响,以陕西地区主栽番茄品种"金棚1号"为实验材料,采用叶面喷施(L)、营养液混施(W)2种不同施硼方式和1.9、3.8、5.7 mg/L的3种不同硼酸质量浓度处理,以不含硼酸营养液为对照(CK),利用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术测定其挥发性物质成分和含量。结果表明:7种处理的番茄果实共检测出79种挥发性成分,主要包含醛类、酯类、醇类、烯烃类和酮类等物质。挥发性物质成分总含量从高到低顺序依次为:不含硼酸营养液+叶面喷施1.9 mg/L硼酸(L1)含3.8 mg/L硼酸营养液(W2)含1.9 mg/L硼酸营养液(W1)不含硼酸营养液+叶面喷施5.7 mg/L硼酸(L3)含5.7 mg/L硼酸营养液(W3)不含硼酸营养液+叶面喷施3.8 mg/L硼酸(L2)不含硼酸营养液(CK);且共包含了14种特征香气物质,其特征香气成分总含量从高到低排序为:W2L1L3W1W3L2CK。此外,相同硼肥质量浓度不同施用方式和相同施用方式不同硼肥质量浓度水平对番茄特征效应化合物影响不同,含3.8 mg/L硼酸营养液处理番茄果实检测出全部14种特征香气物质,包含果香型、青香型和花香型3种类型香气成分,且果香型香气成分含量最高,其中对香气含量贡献最大的为6-甲基-5-庚烯-2-酮,因而香气成分表现丰富。因此,施用含3.8 mg/L硼酸营养液可以使番茄果实的果香味浓厚且香气物质丰富。 相似文献
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