19、膜系数脉冲单纯形P系统与人工蜂群算法在作物分类中的应用

膜系数脉冲单纯形P系统与人工蜂群算法在作物分类中的应用

1. 膜系数脉冲单纯形P系统

膜系数脉冲单纯形P系统具有诸多独特性质。在低维度情况下，膜能够同时与其所有面膜进行通信，还可通过边缘操作溶解。不同链结构的膜能同时进行通信，中间数据可存储在相同维度的两个膜的公共面上。此外，该系统在过程中使用正负尖峰，扩展了P系统的应用范围。并且，在膜上添加系数，使膜能够处理函数。

该系统的计算完整性已得到证明。模拟加法指令需要3个膜和1条规则，减法指令则消耗3个膜和2条规则。在文档聚类方面，提出了与该系统的结合方案，聚类算法基于相似度。解决问题时需要15条规则、$2(m + 2 + C_{m}^{2})$个膜和16个步骤，例如对30个文档进行聚类仅需13步，这显示了该系统的有效性。与之前的P系统相比，膜系数脉冲单纯形P系统在许多方面存在差异，在一定程度上扩展了膜计算。

下面通过表格总结膜系数脉冲单纯形P系统在不同操作下的资源消耗：
| 操作 | 膜数量 | 规则数量 | 步骤数量 |
| — | — | — | — |
| 加法指令模拟 | 3 | 1 | - |
| 减法指令模拟 | 3 | 2 | - |
| 文档聚类（一般情况） | $2(m + 2 + C_{m}^{2})$ | 15 | 16 |
| 30个文档聚类 | - | - | 13 |

2. 作物分类的背景与需求

在农业领域，许多国家和跨国农业机构需要确定特定区域种植的作物，这对于预测粮食供应、监测农业活动、记录作物轮作等至关重要。传统上，这些机构通过定期普查来收集信息，但由于信息量大、成本高和周期性等问题，基于遥感的技