基于信号相关性的无线传感器网络节点选择方法研究AbstractWirelessSensorNetworks(WSNs)arewidelyusedformonitoringandsensinginvariousfields.Asthenumberofsensornodesincreases,theselectionofoptimalnodesbecomesimportanttomaximizethenetworkperformance.Inthispaper,weproposeanodeselectionm

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2024-12-05

基于复杂网络核心体的控制方法标题：基于复杂网络核心体的控制方法摘要：复杂网络的研究在近年来得到了快速发展，其中复杂网络的核心体作为网络的关键结构，具有重要的控制作用。本文将介绍基于复杂网络核心体的控制方法，主要包括核心体的识别和控制，以及应用实例等方面的内容。通过对复杂网络核心体的精准识别和有效控制，优化网络结构，提升网络的鲁棒性和性能。一、引言复杂网络在各个领域中得到了广泛的应用，如社交网络、生物网络、物流网络等。复杂网络的研究不仅关注整个网络的行为和演化，还重点关注网络中的关键结构，即核心体。核心体是

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基于多阶段多核支持向量数据描述的间歇过程监控方法多阶段多核支持向量数据描述的间歇过程监控方法摘要：随着工业自动化的不断发展，间歇过程监控方法得到了广泛的应用。本文提出了一种基于多阶段多核支持向量数据描述的间歇过程监控方法。该方法将多阶段监控分为若干个阶段，每个阶段使用不同的核函数描述监控数据，并进行多核融合。该方法在UCI数据集上进行验证，结果表明该方法可以有效地识别间歇过程的异常状态。关键词：间歇过程；支持向量机；多核融合；异常检测1.引言在工业生产中，间歇过程的监控对于维护正常的生产状态和预防生产事故

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基于内嵌以太网FTP传输的PC一对多DNC加工随着制造业的发展，数控机床已经成为现代制造业中的不可或缺的元素。由于数控机床对于刀具、工序等参数的要求比较严格，对于生产效率，产品质量有直接的影响。因此，如何高效的管理数据成为了制造企业中较为重要的问题之一。DNC（直接数字控制）是目前数字化的制造时代的一项重要技术，它将计算机与数控机床之间进行一个双向的数字通信，实现对机床的远程控制。DNC系统有点类似于一个分布式数控编程管理系统，可以将工艺数据、NC程序、刀具信息等传输到控制器中，进而实现对数控机床进行编程

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基于小波时频图和卷积神经网络的断路器故障诊断分析引言断路器作为电力系统中的重要组件，用于控制电流流通和保护电力设备。而故障的发生对电力系统带来极大的影响，因此断路器的诊断分析显得尤为重要。但传统的断路器故障诊断方法需要寻找故障的具体原因，耗时耗力，效率低下。所以，本文提出了一种基于小波时频图和卷积神经网络的断路器故障诊断分析方法，该方法能够准确地识别不同类型的故障，达到良好的诊断效果。方法本文所研究的断路器故障诊断分析方法主要分为两个步骤，分别是小波时频图提取和卷积神经网络分类。小波时频图提取小波变换是一

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基于包络指纹特征的辐射源分类识别技术基于包络指纹特征的辐射源分类识别技术摘要：辐射源分类识别技术在核电、辐射治疗和环境辐射监测等领域具有重要的应用价值。本文提出了一种基于包络指纹特征的辐射源分类识别技术，该方法结合了包络分析和指纹识别技术，能够有效地实现辐射源的准确分类和识别。实验结果表明，该方法在辐射源分类识别方面具有较高的准确率和鲁棒性。关键词：辐射源、分类识别、包络分析、指纹识别1.引言随着核能、辐射治疗和环境辐射监测等领域的发展，辐射源的分类识别成为一个重要的研究方向。辐射源的分类识别可以帮助人们

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基于孪生神经网络和Unity2D的《笔墨英侠》少儿书法游戏基于孪生神经网络和Unity2D的《笔墨英侠》少儿书法游戏摘要：本论文介绍了基于孪生神经网络和Unity2D的《笔墨英侠》少儿书法游戏的开发和设计。通过使用孪生神经网络进行书法样本识别和模仿，并结合Unity2D游戏引擎，开发了一个有趣而寓教于乐的少儿书法游戏。游戏通过引导孩子在虚拟环境中学习和实践书法艺术，培养儿童的创造力和审美能力。本论文详细介绍了游戏的设计思路、开发流程和实现方法，并评估了游戏在儿童教育中的潜力和效果。关键词：孪生神经网络；U

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基于卷积神经网络VGG的猫狗识别基于卷积神经网络VGG的猫狗识别摘要：猫狗识别是计算机视觉领域中的一个重要任务，具有广泛的应用价值。本文基于卷积神经网络VGG提出了一种猫狗识别的方法，并进行了详细的实验和分析。实验结果表明，我们的方法在猫狗识别任务中取得了较好的效果，证明了卷积神经网络在图像分类任务中的高性能。1.引言猫狗识别是一项具有挑战性的计算机视觉任务。在现实生活中，猫狗的区分是一件非常简单的任务，但对于计算机而言，由于猫和狗之间存在许多相似之处，如颜色、纹理、形状等，因此识别猫和狗是一个相对复杂的

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基于卷积神经网络的多尺度融合特征图在人群密度估计中的应用基于卷积神经网络的多尺度融合特征图在人群密度估计中的应用摘要：人群密度估计是计算机视觉领域的重要任务之一，它在人群管理、城市规划、交通监控等方面有着广泛的应用。然而，由于人群中的个体数量庞大且密集，人群密度估计依然是一个具有挑战性的问题。为了解决这个问题，本文提出了一种基于卷积神经网络的多尺度融合特征图的方法，以提高人群密度估计的准确性和鲁棒性。实验证明，该方法在人群密度估计任务中取得了较好的结果。1.介绍人群密度估计是指通过图像或视频中的人群分布情

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基于卷积神经网络的多孔结构设计随着人类对材料科学的深入理解和技术的不断进步，多孔结构材料在材料领域逐渐得到了广泛关注和研究。多孔材料由于其独特的性质，如低密度、高比表面积、低热传导等，被广泛应用于许多领域，如能源储存、催化反应、生物医学、汽车和航空等工业制造领域。设计出优化的多孔结构对于实现材料的高效性能至关重要。因此，本文将探讨基于卷积神经网络的多孔结构设计方法，以期为多孔结构材料的设计与实现提供一些新思路。一、多孔结构设计的现状多孔结构具有广泛的应用前景，但由于多孔性质结构十分复杂，因此设计多孔结构仍

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基于多流3D融合网络的人体行为识别基于多流3D融合网络的人体行为识别摘要：人体行为识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一，对于智能监控、安防系统等领域具有重要的应用价值。本文提出了基于多流3D融合网络的人体行为识别方法，旨在提高识别性能和鲁棒性。具体而言，我们采用了3D卷积神经网络和多流融合的方法来提取时间和空间特征，以实现准确的行为识别。实验证实，所提方法在UCF101和HMDB51数据集上取得了优于传统方法的识别结果，验证了其有效性和可行性。1.引言人体行为识别作为计算机视觉领域的研究热点，已经广泛应

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基于对称CNN-LSTM网络的太阳辐照度超短期预测研究基于对称CNN-LSTM网络的太阳辐照度超短期预测研究摘要：太阳辐照度的准确预测对于太阳能发电系统的优化和电力系统的稳定运行具有重要意义。本论文提出一种基于对称CNN-LSTM网络的太阳辐照度超短期预测方法，该方法能够有效地捕捉太阳辐照度时间序列中的时空关系并进行准确的预测。通过对公开的太阳辐照度数据集进行实验，结果表明本方法在太阳辐照度预测任务上具有较好的性能。关键词：太阳辐照度预测、对称CNN-LSTM网络、超短期预测、时空关系1.引言太阳能发电是

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基于四阶模体的有向网络链路预测方法基于四阶模体的有向网络链路预测方法概述：随着互联网和社交媒体的普及，人们之间的联系和信息传递越来越复杂。预测有向网络中的链路关系成为网络科学和社交网络分析中的重要问题。本论文提出了一种基于四阶模体的有向网络链路预测方法，通过捕捉网络中的四阶模式，以更准确地预测网络中节点之间的连接关系。引言：有向网络链路预测是指根据已知网络结构和节点属性，预测网络中缺失的连接关系。该问题在社交网络、通信网络和生物网络中都有广泛的应用。传统的链路预测方法主要基于节点的相似性度量，如共同邻居数

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基于均值辅助的LSTM网络频谱感知算法基于均值辅助的LSTM网络频谱感知算法摘要：频谱感知是无线通信领域的重要问题之一，对于提高频谱效率和SpectrumSharing的有效性至关重要。本文提出了一种基于均值辅助的LSTM网络频谱感知算法，该算法通过利用LSTM网络的时序记忆和均值辅助的方式，能够准确地感知到无线信道中的频谱状态。通过仿真实验，证明了该算法的有效性和性能优越性。1.引言随着无线通信技术的不断发展，对频谱资源的需求越来越迫切。传统的频谱分配方法容易造成频谱浪费和管理困难，而频谱感知技术的出现

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基于卷积神经网络模型FasterR-CNN的遥感影像目标识别研究基于卷积神经网络模型FasterR-CNN的遥感影像目标识别研究摘要：随着遥感技术的不断发展和进步，遥感影像的获取和处理能力不断提升，遥感影像目标识别也成为了研究热点之一。本文以卷积神经网络模型FasterR-CNN为基础，研究了遥感影像目标识别的方法和技术。通过对FasterR-CNN的原理和流程进行分析，结合遥感影像目标识别的特点，提出了一种适用于遥感影像的目标识别方法。实验结果表明，相比传统的遥感影像目标识别方法，基于FasterR-C

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基于卷积神经网络的MIMO空分复用发射天线数目识别标题：基于卷积神经网络的MIMO空分复用发射天线数目识别摘要：多输入多输出（MIMO）技术在无线通信领域具有重要的应用价值，可以显著提高无线信号的传输容量和抗干扰能力。在MIMO系统中，空分复用（SFM）是一种常用的技术，它通过将多个信号分配到不同的天线上进行传输，从而实现并行传输和接收。然而，正确识别MIMO系统中的发射天线数目对于性能优化至关重要。卷积神经网络（CNN）作为一种强大的深度学习算法，具有高效的特征提取能力，能够在复杂的数据集上实现准确的分

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基于卷积神经网络的能见度估算基于卷积神经网络的能见度估算摘要：能见度是衡量大气中透明度的重要指标，对于驾驶员、航空和航海等领域具有重要意义。传统的能见度估算方法需要依赖气象仪器和传感器，且受天气条件和设备限制，其精度有限。近年来，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）发展迅猛，并在图像识别、目标检测等领域取得了令人瞩目的成果。本文将基于卷积神经网络的方法，探讨在无需额外传感器和仪器的情况下，通过图像数据仅仅利用卷积神经网络来估算能见度。1.引言能见度是指在地面或者水面

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基于卷积神经网络和便携式拉曼光谱仪的彩色矿物颜料成分分析基于卷积神经网络和便携式拉曼光谱仪的彩色矿物颜料成分分析摘要：彩色矿物颜料是绘画和材料领域中的重要成分。传统的矿物颜料成分分析方法通常需要复杂的实验流程和昂贵的仪器设备。为了简化并提高分析过程的效率，本文提出了一种基于卷积神经网络和便携式拉曼光谱仪的彩色矿物颜料成分分析方法。实验结果表明，该方法能够准确、快速地识别并分析彩色矿物颜料的成分。1.引言彩色矿物颜料是一种由矿物质组成的颜料，在绘画和材料领域中被广泛应用。对于艺术家和科学家来说，了解和分析彩

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基于多尺度卷积神经网络和类内mixup操作的磁瓦表面质量识别基于多尺度卷积神经网络和类内mixup操作的磁瓦表面质量识别摘要：磁瓦是建筑领域中广泛使用的一种材料，其表面质量对于建筑物的美观和耐久性有重要影响。本文提出了一种基于多尺度卷积神经网络和类内mixup操作的磁瓦表面质量识别方法。首先，我们采集了大量磁瓦表面的图像数据，并对其进行了标注。然后，我们设计了一种多尺度卷积神经网络，该网络可以在不同尺度下提取图像特征。同时，为了增强模型的泛化能力，我们引入了类内mixup操作，通过将同一类别的磁瓦图像进行

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基于双长短期记忆网络组合的网络货运平台成交定价预测模型基于双长短期记忆网络组合的网络货运平台成交定价预测模型摘要：随着互联网和电子商务的快速发展，网络货运平台成为了现代物流供应链中不可或缺的一环。然而，如何准确预测货运成交定价一直是网络货运平台面临的挑战。本研究基于深度学习中的双长短期记忆网络（LSTM）组合，提出了一种新的成交定价预测模型。通过合理构建模型结构和优化算法，我们对网络货运平台的成交定价进行了准确预测的实验分析，结果表明该模型能够有效提高成交定价的精度和准确性。关键词：网络货运平台；双LST

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