Spatiotemporal Data Mining with Cellular Automata

机译：利用元胞自动机进行时空数据挖掘

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In this paper, we describe a cellular automata model for predicting biological spatiotemporal dynamics in an imagery data flow. The Bayesian probability-based algorithm is used to estimate the algal formation in a two-dimensional space. The dynamics of the cellular artificial life is described with diffusion, transport, collision and deformation. We tested the model with the historical data, including parameters, such as time, position and temperature.

机译：在本文中，我们描述了一种预测图像数据流中生物时空动态的细胞自动机模型。基于贝叶斯概率的算法用于估计二维空间中的藻类形成。用扩散，运输，碰撞和变形来描述细胞人工生命的动力学。我们使用历史数据（包括时间，位置和温度等参数）对模型进行了测试。

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来源
《International Conference on Computational Science(ICCS 2006) pt.1; 20060528-31; Reading(GB)》|2006年|P.1001-1004|共4页
会议地点 Reading(GB)
作者
Karl Fu; Yang Cai;
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作者单位

Carnegie Mellon University, Visual Intelligence Studios, Cylab, CIC-2218, 4720 Forbes Ave. Pittsburgh, PA 15213 USA;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词

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