基于分布式无线传感器最优比特分配

当无线传感器网络的总比特数固定时,给出表现优良的无偏量化器,探究了静态参数的量化估计与整个网络的最优比特数分配,与提前假定传感器量化比特数做法大不相同.首先给出一种新型的无偏量化器,进而得到理想的线性量化观测估计器及其均方误差上限.而后通过理论分析发现当整个网络总带宽固定时,最优比特的分配取决于传感器的信噪比,而且总量化级数与信噪比的比值在一定程度上决定了整个网络中传感器的激活率.最后,模拟仿真验证了所提方法有效提高了最优比特分配估计器的性能.     

基于深度强化学习的区域化视觉导航方法

针对移动机器人在分布式环境中的导航问题,提出一种基于深度强化学习的区域化视觉导航方法.首先,根据分布式环境特征,在不同区域内独立学习控制策略,同时构建区域化模型,实现导航过程中控制策略的切换和结合.然后,为使机器人具有更好的目标导向行为,在区域导航子模块中增加奖励预测任务,并结合经验池回放奖励序列.最后,在原有探索策略...     

多节点修复的代数几何码

最小存储再生码的每个节点具有最小的数据存储,因而是最大距离可分码,这样其节点数的上界为2^b,其中b是存储在每个节点中的数据的比特数.从理论和实践的角度来看,我们很自然地会去考虑这样的再生码:其具有接近最小的数据存储并且节点数不受此界的限制.针对这一问题,Jin等用代数几何码构造再生码,推广了Wotters和Guruswami的Reed-Solomon修复算法.本文在此基础上进行了扩展,给出了多节点修复的代数几何再生码.这推广和改进了最近一些关于再生码的结果,例如多失效节点的Reed-Solomon码和scalar MDS码.     

基于CPLD的移动机器人改进滤波器的设计

移动机器人采集信息处理过程中,对信号的过滤、检测、预测等,都要广泛地用到滤波器。其中数字滤波器具有稳定性高、精度高、设计灵活、实现方便等许多突出的优点,避免了模拟滤波器所无法克服的电压漂移、温度漂移和噪声等问题,因而随着数字技术的发展,用数字技术实现滤波器的功能越来越受到人们的注意和广泛的应用。     

基于局部供求平衡的P2P流媒体数据缓存

提出了基于局部供求平衡的数据缓存模型,并利用分布式一致性算法实现了模型的分布式求解.实验表明,在适当的邻居选择机制配合下,该模型能够有效提升P2P流媒体系统的播放性能,减少区域间的网络流量.     

理科课程创新研究性实验的研究与实践

针对理科课程实验教学中存在的问题,选择食药用真菌人工栽培与利用进行创新研究性实验教学的研究．从实验内容、教学方式等方面进行改革探索,形成以母种制备、原种制备、栽培种制备和主要食药用真菌的栽培为主线的创新研究性实验．经问卷调查,结果表明创新研究性实验能提高学生的学习兴趣、问题意识、独立思考的意识和严谨求实的科学态度     

分户计量住宅采暖户内系统形式对比分析

分户计量住宅采暖技术规程一般推荐:双管放射式系统、双管并联式系统、水平串联单管跨越式系统3种方案。在工程实际项目中,一种新的双管放射式与水平串联单管跨越式相结合的系统得到越来越广泛的应用。针对4种设计方案,结合工程实例,从散热器片数、管长和管径等方面对各系统作了计算对比,说明了4种方案的等效性。     

烟用异型包装纸溶剂残留的测定

根据YC/T207–2014标准中的要求,在烟用包装纸正面中央区域裁取面积为22 cm×5.5 cm的试样卷成筒装放入顶空瓶内进行溶剂残留分析,但纸张厚度较大的异型烟用包装纸不能按照标准要求放入顶空瓶内检测。为了探究异型包装纸合适的制样标准,通过裁取不同裁样面积、选取不同裁样区域、剥离包装纸的上下表皮复合纸的印刷层及裱贴夹层纸板,并在不同环境存储时包装纸中溶剂残留情况的角度探究考察,确定出一种合适的针对异型包装纸溶剂残留测定的制样方式。结果表明:(1) 4种异型包装纸样品中溶剂残留的测定值均随着裁切面积的增加而呈线性增加,但在裁取较小面积时含量较少的化合物会因达不到检出限存在漏检问题。(2)不同裁样区域的每种样品中检测到的溶剂残留的化合物种类基本一致,在主包装面图案较丰富的部位的溶剂残留含量略高。(3)异型包装纸中醇类、酯类溶剂残留物主要存在于夹层纸板间,在上下表皮印刷层中含量较少,但芳香类化合物主要残留在上下表皮印刷层中。(4)样品中溶剂残留随着放置时间的增加,检测含量逐渐减少,在室温下密封放置60 d后样品中测定的溶剂残留基本挥发完,在-18℃下密封放置溶剂挥发情况稍缓。     

基于IRSO算法的含分布式电源配电网重构

在智能电网的背景下,为了减少含分布式电源(distributed generation, DG)配电网的网络损耗,同时提高电网安全性,提出“单条支路安全系数”“最小安全系数”“平均安全系数”三个安全性评价指标,并建立以网损、“平均安全系数”“最小安全系数”为目标的配电网重构数学模型,采用改进鼠群优化算法进行求解。针对传统鼠群算法随机初始种群的迭代次数较多问题,采用有序环网配合启发式规则在初始化阶段生成一个初始解;针对传统算法在运行过程中产生众多无效变异的问题,提出“映射规则”,最大化调用鼠群变异规则;为了避免最后结果未优化到最优,提出“最优个体微调策略”。采用IEEE33节点电力系统和Taipower84节点电力系统进行对比验证分析,证明了该文方法的通用性和有效性。     

分布式模糊聚类微动法铁路路基岩溶地球物理探测： 以皖赣铁路宁国改线工程为例

微动勘探法可探查铁路路基地下岩溶、裂隙通道等不良地质体的发育位置,针对反演成果中土、岩体分界面模糊不清,异常位置及边界不准确等问题,采用分布式模糊聚类算法分析反演数据。系统回顾了微动勘探法和分布式模糊聚类算法基本原理,以皖赣铁路宁国改线某区间既有铁路路基岩溶勘察为例,开展分布式模糊聚类微动勘探进行地层分层、溶洞自动划分。将分布式模糊聚类法分析前后的反演数据同时与钻探揭露结果对比发现,分布式模糊聚类算法可对分界面、异常区域进行自动有效划定,可更加准确地识别地质异常体。说明该方法可较大程度提高微动反演数据的准确率,为铁路路基工程的设计和施工提供参考。