基于ZigBee的工业环境监测网络节点的设计

介绍了Zigbee技术及网络拓扑结构,在此基础之上构建了基于Zigbee的工业环境监测网络.以CC2430芯片为核心,设计了一种应用于工业环境监测的无线传感器网络节点,并详细阐述了网络节点中无线通信模块和数据采集模块的设计.     

PPTA/尼龙1010分子复合材料的结晶与熔化行为

研究了PPTA/尼龙1010分子复合材料的等温结晶与熔化行为,发现PPTA对尼龙1010有强的成核作用,使尼龙1010的T_c,k值,T_m提高,n值减小,这是由于PPTA作为晶核其表面与尼龙1010分子链的相互作用所致。PPTA还可减弱尼龙1010自身形成氢健的温度依赖性而有利于改善尼龙1010在等温结晶时的晶格畸变。     

基于高维空间划分的神经网络分类学习模型

基于高维空间划分的原理，提出了一种非线性神经元CC模型和基于CC模型的神经网络的构造算法。从理论上证明基于CC模型的神经网络的容错性比MP网络要好，而且网络的隐层节点个数远远少于FP网络的隐层神经元个数，对于分类问题其计算复杂性仅为多项式（上界≤O(p^2),p为样本个数。该网络有明确的几何和物理意义，具有持续学习和噪声数据处理能力，适合大规模数据挖掘领域。     

基于Zigbee的无线粮情检测仪的设计

设计了一种基于RF芯片CC2530F256的无线粮情检测系统,实现了数据采集、信息处理与控制、无线传输的功能,可以对粮情数据进行实时检测,以保证储粮质量与安全.同时兼容标准的Modb-us,可以与PLC以及上位机通讯.     

基于ART-CC的电力负荷数据预处理

电力负荷观测值由于受到各种因素的影响,正常的负荷数据中夹杂着许多脏数据,严重影响负荷预测的精度.对此提出了由自适应共振网络(ART网络)和超圆神经元网络(CC网络)组合而成的神经网络模型,并应用该模型清洗陕西省某地区的负荷数据,结果表明该模型能较好的完成脏数据的辨识任务,对负荷数据修正后能明显提高负荷预测精度.