19、创意编程:细胞自动机与信息可视化探索

创意编程:细胞自动机与信息可视化探索

1. 细胞自动机的魅力

细胞自动机(CA)展示了涌现和复杂性的令人兴奋的概念。通过构建CA框架,我们可以看到一维、连续和二维的实现方式。例如,在一个交互式示例中,我们能够选择CA缩略图进行放大。CA揭示了简单规则如何导致非常意想不到的涌现复杂性,这一理念的影响远不止于制作酷炫的图像,它还与许多学科中大型复杂系统的出现、生长、转变甚至消亡相关。CA只是模拟和“玩转”复杂性的一种计算方法,而Processing因其在处理像素操作方面的强大功能和易用性,成为探索这一领域的绝佳环境。

如果你成功运行了相关代码,应该会看到类似图7 - 28的内容。建议尝试更多的模式,你可以在网上找到这些模式,比如在 这个模式目录 (2009年8月7日,17:41)。具体操作步骤如下:
1. 找到代码中的这一行: String url = "http://www.radicaleye.com/lifepage/patterns/aqua50.lif";
2. 将引号内的地址部分替换为新的地址。

此外,还建议构建一个包含本章讨论的所有不同CA的表格结构。由于它们都适用于CA框架,你应该能够同时运行它们。完成后,可以将结果发送到 processing@iragreenberg.com

2. 信息可视化的兴起

数据或信息可视化是一个相对较新的研究领域。从学术角度来看,艺术领域认为信息可视化并非全新事物,它可以追溯

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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