基于NB-IoT窄带通信和多传感器组网技术的森林火灾监测预警系统随着人口的增长和城市化的加速推进，对森林资源的需求越来越高，也对森林火灾监测与预警系统提出了更高的需求。目前，传统的森林火灾监测与预警系统一般采用视频监控、GPS定位、温度传感器、气象站等设备配合人工巡查实现。这种方式存在着成本高、人力投入大、监控范围有限等问题，而随着NB-IoT和多传感器组网技术的发展，引入这些技术具有实现智能化、自动化、具备实时性和高准确率等优势，因此基于NB-IoT窄带通信和多传感器组网技术的森林火灾监测预警系统应运而

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2024-12-05

基于LoRa网络的Android智慧养殖场系统的设计基于LoRa网络的Android智慧养殖场系统设计摘要：智慧养殖场系统通过信息化技术的应用，能够实现对养殖场的监测和管理，提高养殖效率和经济效益。本文以LoRa（低功耗广域网）网络为基础，设计并实现了一套基于Android平台的智慧养殖场系统。该系统包括硬件设备和软件平台，其中硬件设备采用LoRa传感器节点进行数据采集，软件平台使用Android应用进行数据展示和管理。实验结果表明，该系统能够实现实时监测和远程管理养殖场的各项指标，为养殖场的科学管理提供

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2024-12-05

基于SPN技术的5G传送网建设策略研究基于SPN技术的5G传送网建设策略研究摘要：随着移动互联网的迅猛发展，人们对移动通信技术的需求不断增长。5G通信技术作为下一代移动通信技术，具有高速度、低延迟和大容量等优势，成为当前研究的热点。而SPN（Software-DefinedPacketNetwork）技术作为一种新兴的网络技术，可以有效提高5G传送网的性能和灵活性。本文旨在探讨基于SPN技术的5G传送网建设策略，分析其优势和挑战，并提出相应的解决方案。一、引言随着物联网、云计算和大数据的发展，5G通信技术

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2024-12-05

基于RBF神经网络的PEMFC变换器控制策略研究基于RBF神经网络的PEMFC变换器控制策略研究摘要为了提高聚合物电解质燃料电池(PEMFC)变换器的控制性能，本论文采用基于径向基函数(RBF)神经网络的控制策略进行研究。通过建立PEMFC系统的数学模型，采用RBF神经网络进行控制器设计，并且在MATLAB/Simulink中进行仿真分析。研究结果表明，基于RBF神经网络的控制策略可以有效提高PEMFC变换器的控制精度和速度，实现稳定可靠的控制。关键词:PEMFC,变换器,RBF神经网络,控制策略,仿真分

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基于RBF神经网络的AUV路径跟踪分数阶滑模控制一、引言随着海洋经济的不断发展和人们对水下环境的深度探索，自主水下机器人（AUV）在海洋领域的应用日益广泛。AUV采集海洋数据、搜索救援、海洋采样和环境监测都需要进行不同程度的路径跟踪和控制。因此，AUV路径跟踪是相当重要的技术，也是AUV海上应用的关键技术之一。在实际应用中，往往需要克服环境的不确定性和非线性等因素，才能实现良好的AUV路径跟踪。本文基于RBF神经网络和分数阶滑模控制的方法，结合AUV的路径跟踪问题进行研究和探讨。首先，介绍了AUV路径跟踪

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基于Softplus函数的双隐含层BP神经网络的公路客运量预测摘要：本文基于Softplus函数的双隐含层BP神经网络，使用该神经网络进行公路客运量预测。通过对该神经网络的原理、算法以及应用进行研究分析，得出该神经网络在公路客运量预测方面具有较好的精确度，可以满足实际预测需求。同时还研究了一些提高神经网络预测准确性的方法，比如数据预处理、参数优化等。综合研究结果表明，该神经网络在公路客运量预测方面具有广泛的应用前景。关键词：Softplus函数；BP神经网络；双隐含层；公路客运量预测；预测精确度引言：随着

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基于二分K-means的无线传感器网络分簇方法无线传感器网络（WirelessSensorNetwork，WSN）是一种由大量被部署在研究区域内的小型感知设备组成的自组织网络。无线传感器网络的应用领域十分广泛，从环境监测到医疗卫生都有着一定的应用。在无线传感器网络中，传感器节点可以通过无线信号相互通信，并将信息传递到基站。为了更好地管理无线传感器网络，需要将传感器节点按照一定的规则分簇，从而减少网络负载和能量消耗。在无线传感器网络分簇算法中，基于二分K-means的算法是一种十分有效的方法。二分K-mea

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基于Z域D分割法的并网逆变器控制参数多约束可视化设计基于Z域D分割法的并网逆变器控制参数多约束可视化设计摘要：并网逆变器作为光伏电站的重要组成部分，其控制参数的优化设计对于电网的稳定运行和电能质量的提高具有重要意义。本文针对并网逆变器的控制参数优化设计问题，提出了一种基于Z域D分割法的多约束可视化设计方法。该方法首先建立了并网逆变器的模型，将其控制参数的优化问题转化为一个多目标的约束优化问题；然后利用Z域D分割法对优化问题进行求解，并将求解结果可视化，便于系统设计人员进行参数调整和性能分析。实验结果表明，

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基于LS-SVM和核密度估计的概率性风电功率预测随着能源需求的不断增长和人们对可再生能源的日益关注，风能作为清洁能源之一受到了广泛的关注。然而，由于风速的不确定性和风机自身的特性，预测风电功率一直在风电行业领域中具有特殊的意义。因此，本文将介绍一种基于LS-SVM（LeastSquaresSupportVectorMachine）和核密度估计的概率性风电功率预测方法。一、LS-SVM算法LS-SVM是一种基于支持向量机（SVM）的预测算法。SVM是一种用来分类和回归的机器学习算法，它可以用来处理非线性问题

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基于TAC-Heric的光伏并网逆变器拓扑控制研究基于TAC-Heric的光伏并网逆变器拓扑控制研究摘要：随着可再生能源的快速发展，光伏发电成为了一种重要的清洁能源。光伏并网逆变器在光伏系统中起着至关重要的作用。本文主要研究了一种基于TAC-Heric的光伏并网逆变器拓扑控制方法。通过设计合理的控制策略，使得逆变器能够有效地将直流电能转换为交流电能，并实现与电网的高质量并网。实验结果表明，该拓扑控制方法能够提高逆变器的效率，降低损耗，并提高功率因数。1.引言光伏发电系统作为一种环保、可再生能源型发电系统，

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基于PSO-BP神经网络的增量式拉线位移传感器误差补偿方法基于PSO-BP神经网络的增量式拉线位移传感器误差补偿方法摘要：随着工业自动化的快速发展，位移传感器在工业生产过程中的应用越来越广泛。然而，由于各种原因引起的传感器误差会影响到位移测量的准确性，这对于一些对位移测量要求较高的应用来说是不可忽视的。为了解决这一问题，我们提出了一种基于粒子群优化（PSO）和BP神经网络的增量式拉线位移传感器误差补偿方法。通过该方法，能够提高位移测量的准确性，从而提高工业生产的效率和可靠性。关键词：位移传感器；误差补偿；

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基于一维残差卷积神经网络的Tor匿名网络流量识别模型设计基于一维残差卷积神经网络的Tor匿名网络流量识别模型设计摘要：Tor是一种流行的匿名化网络，广泛应用于互联网中以保护用户隐私。然而，由于其匿名性质，Tor也可被用于非法活动，如网络攻击和网络犯罪。因此，对Tor流量的准确识别变得越来越重要。本论文提出了一种基于一维残差卷积神经网络的Tor匿名网络流量识别模型，通过对网络流量中的特征进行分析和提取，并结合残差卷积神经网络进行流量分类，实现对Tor流量的有效识别。1.引言Tor是一种匿名化网络，通过使用多

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基于LoRa技术的果园物联网系统基于LoRa技术的果园物联网系统摘要：随着物联网技术的快速发展，农业也逐渐引入物联网系统，以提高果园的管理效率和产量。本文基于LoRa技术，提出了一种果园物联网系统，该系统可以实现果园环境监测、水资源管理、病虫害预警和果品采摘等功能。通过该系统，果农可以及时了解果园的环境状况，而对果园进行有针对性的管理和维护。关键词：物联网、LoRa、果园、环境监测、水资源管理、病虫害预警、果品采摘1.引言随着全球农业的发展，果园经营面临越来越多的挑战，包括农药残留、病虫害等问题。传统果园

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基于LS-SVM的超磁致伸缩致动器数据驱动建模方法研究基于LS-SVM的超磁致伸缩致动器数据驱动建模方法研究摘要：超磁致伸缩致动器是一种能将电能转换为机械能的器件，在机械领域有广泛的应用。本论文提出了一种基于LeastSquaresSupportVectorMachines(LS-SVM)的超磁致伸缩致动器数据驱动建模方法。该方法利用LS-SVM对超磁致伸缩致动器的输入和输出数据进行建模，以实现对超磁致伸缩致动器的建模和预测能力的提升。关键词：超磁致伸缩致动器；数据驱动建模；LeastSquaresSup

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基于Voronoi图的空间Co-Location核模式挖掘基于Voronoi图的空间Co-Location核模式挖掘摘要：随着地理位置数据的快速增长，研究人员对于挖掘地理空间的隐含的关联模式和核心业务模式的需求日益增加。本论文提出了一种基于Voronoi图的空间Co-Location核模式挖掘方法。该方法能够从大规模的地理位置数据中发现潜在的核心业务模式，并提供有用的商业决策支持。本文首先介绍了Voronoi图的基本概念和性质，然后详细描述了空间Co-Location模式的定义和挖掘过程。接着，本文提出了

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基于LoRa技术的智慧校园物联网数据网关的设计与实现随着物联网技术的不断发展和应用，智慧校园建设也成为了当前教育领域的热点。物联网技术在智慧校园建设中有着广泛的应用，它可以帮助学校实现建筑物能源管理、校园安全监控、学生考勤管理等方面的需求。物联网的核心组成部分是数据采集和传输，而基于LoRa技术的智慧校园物联网数据网关就是一种高效的数据采集和传输系统，它可以有效地解决智慧校园中数据获取和传输过程中的问题。一、LoRa技术简介LoRa技术是LowPowerWideAreaNetwork（低功耗广域网）的简称

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基于LSTM和TF-IDF的反弹Shell检测方法基于LSTM和TF-IDF的反弹Shell检测方法摘要：反弹Shell是一种常见的攻击手段，它能够在目标主机上执行命令并将结果传回攻击者。为了提高对反弹Shell的检测能力，本论文提出了一种基于LSTM和TF-IDF的反弹Shell检测方法。首先，我们使用TF-IDF技术将命令列表中的命令转化为向量表示。然后，我们使用LSTM模型对命令序列进行建模，并利用训练数据来训练模型。最后，我们通过判别阈值来判断输入命令序列是否为反弹Shell。实验结果表明，我们提

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基于LSTM神经网络的风电场集电线路单相接地智能测距标题：基于LSTM神经网络的风电场集电线路单相接地智能测距摘要：随着风能发电技术的不断发展，风电场集电线路的安全运行变得至关重要。其中，单相接地故障会对风电场的设备和人员产生不可忽视的损失。本论文提出了一种基于LSTM神经网络的智能测距方法，以实现对风电场集电线路单相接地的精确检测和快速定位。1.引言在风电场中，集电线路扮演着连接风力发电机的关键角色。然而，由于天气和设备故障等原因，集电线路很容易出现单相接地故障。这种故障往往导致电压不稳定、电流过大等问

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基于RBF神经网络与DECIMO算法的螺旋离心泵多目标优化设计基于RBF神经网络与DECIMO算法的螺旋离心泵多目标优化设计摘要：随着工业技术的不断发展，离心泵在各个领域中起着至关重要的作用。然而，传统的离心泵在设计过程中存在一些问题，如效率低、能耗高等。为了解决这些问题，本文提出了一种基于RBF神经网络与DECIMO算法的螺旋离心泵多目标优化设计方法。通过建立离心泵的优化设计模型，采用RBF神经网络对模型进行训练，通过DECIMO算法对模型进行优化，实现了泵的多目标优化设计。实验结果表明，所提出的方法在

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2024-12-05

基于SmartFusion2的星载CAN总线设计与实现基于SmartFusion2的星载CAN总线设计与实现摘要：随着卫星技术的快速发展，星载总线的设计与实现变得越来越重要。CAN（ControllerAreaNetwork）总线作为一种可靠且高效的通信协议，在星载通信系统中广泛应用。本论文以SmartFusion2为基础，介绍了基于SmartFusion2的星载CAN总线的设计与实现。通过硬件设计、软件编程和测试验证等步骤，实现了一个完整的星载CAN总线系统，并验证了其可靠性和性能。1.引言随着卫星技术

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