【摘要】：研究動(dòng)物的隨機(jī)行走模型,不僅有助于提高對(duì)動(dòng)物捕食效率的認(rèn)識(shí),而且對(duì)研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的路徑搜索問(wèn)題,也起到至關(guān)重要的作用。針對(duì)目前關(guān)于隨機(jī)行走模型誤判、難以區(qū)分的問(wèn)題,專家學(xué)者紛紛將研究方向聚焦到對(duì)隨機(jī)行走過(guò)程中采樣率的研究問(wèn)題上。一般的采樣方法是通過(guò)固定的采樣周期對(duì)數(shù)據(jù)采樣,這種采樣方式簡(jiǎn)單、易理解,但是在采樣過(guò)程中,采樣周期的不同,可能會(huì)導(dǎo)致步長(zhǎng)和轉(zhuǎn)角的分布形式發(fā)生本質(zhì)的變化。為了解決這個(gè)問(wèn)題,本文基于隨機(jī)行走路線輪廓的基本特征不變,提出一種混合采樣頻率方法。本文以動(dòng)物遷徙數(shù)據(jù)中的混合采樣頻率為研究焦點(diǎn),分別用一般的采樣方法和和混合采樣頻率方法對(duì)不同的隨機(jī)行走模型實(shí)現(xiàn)了采樣仿真,然后將采樣方法運(yùn)用到路徑整合問(wèn)題中,進(jìn)一步驗(yàn)證了混合采樣頻率方法的高效性。具體研究?jī)?nèi)容分為以下幾點(diǎn):(1)對(duì)動(dòng)物遷移過(guò)程中的隨機(jī)行走理論進(jìn)行了全面的闡述。包括簡(jiǎn)單的隨機(jī)行走、有偏的隨機(jī)行走、相關(guān)聯(lián)的隨機(jī)行走和列維行走,以及囊括了大象行走、阿茲海默行走和猴子行走的非馬爾科夫隨機(jī)行走。(2)隨機(jī)行走在生物生態(tài)中的應(yīng)用。首先仿真分析了貝葉斯理論在生物生態(tài)中的運(yùn)用。然后針對(duì)隨機(jī)行走中的采樣率問(wèn)題,用一般的采樣方法對(duì)列維隨機(jī)行走模型進(jìn)行仿真,分析出一般采樣方法在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中存在的由于采樣周期的不同,可能會(huì)導(dǎo)致變量的分布形式發(fā)生質(zhì)變的問(wèn)題。(3)針對(duì)不同的隨機(jī)行走模型,研究了采樣方式的影響。首先根據(jù)不同的采樣周期,實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同隨機(jī)行走模型一般的采樣方法操作。然后基于輪廓的基本特征不變,提出一種新的混合采樣頻率的方法,并將其運(yùn)用到隨機(jī)行走模型中。(4)基于動(dòng)物隨機(jī)行走過(guò)程中的路徑整合問(wèn)題,首先給出了兩種評(píng)估路徑彎曲度的評(píng)估方法,然后將采樣方式與路徑整合問(wèn)題聯(lián)系,仿真對(duì)比了混合采樣頻率方法相比于一般的采樣方法對(duì)路徑整合問(wèn)題的優(yōu)勢(shì)。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：Q95;O213

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本文編號(hào)：2773469