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41.
为了保证无线传感器网络中数据的完整性,针对基于LEACH路由协议的动态轮时间算法存在的问题,提出一种基于人工神经网络的数据预测算法。该动态轮时间算法中,部分簇因调整后的轮时间不足以完成数据的采集而丢失数据。数据预测算法结合传感器节点数据具有时空相关性的特点,将时空延迟算子引入神经网络模型,并通过建立的神经网络模型对数据进行预测。仿真时采用伯克利英特尔实验室的传感器数据,通过Mafl软件对模型进行测试并分析仿真结果。实验结果表明:该算法对连续多个数据的预测效果理想,预测误差始终保持在较低水平。  相似文献   
42.
通过对水印图像混沌加密和汉明编码,以及对原始图像进行提升小波变换,并结合人类视觉系统特性值计算,提高了水印算法的鲁棒性。  相似文献   
43.
《消防法》修订出台后,有效的提高重点单位和非重点单位的管理效率,最大限度的增强了单位抗御火灾的能力,但其在执行过程中依旧会碰到原有的弊端。探讨分析了目前消防安全重点单位管理中存在的问题及原因,提出了改善消防安全重点单位消防监督管理的对策。  相似文献   
44.
研究一类不确定时滞混沌系统的全局鲁棒自适应神经网络同步控制器设计,其系统中的不确定时滞项不是简单的线性有界条件,而是允许其存在高阶项,因此具有全局特性.在控制器的设计上;首先通过选取合适的径向基函数(RBF)神经网络的权向量去逼近时滞系统中的未知连续有界部分;然后在RBF神经网络输出的基础上,选用一个鲁棒自适应控制器来趋近时滞系统的不确定部分;同时,利用Lyapunov稳定性理论对混沌同步的条件给出了论证;最后,数据仿真的结果表明该方法的有效性.  相似文献   
45.
有限维修能力下作战单元时变可用度评估模型   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对作战单元任务期内备件需求随任务阶段动态变化的现实情况,考虑作战单元因携行维修能力有限而导致可修件具有一定报废概率的影响,通过引入报废因子,建立两级保障体制下,故障件具有一定报废概率且不考虑外部补给的作战单元时变可用度评估模型。采用Extend Sim仿真软件进行计算,根据仿真值进行参数拟合得到模型中报废因子的近似解析表达形式。研究表明,报废因子能够适应不同的可靠性维修性参数值,模型具有较强的适应性。该模型有效解决了备件非平衡状态下的装备时变可用度评估问题,可为装备管理人员制定合理的保障方案提供支撑。  相似文献   
46.
基于模糊匈牙利算法的炮兵火力单位分配问题   总被引:1,自引:0,他引:1  
发挥诸火力单位的整体协调优势,寻求在给定约束条件下总的射击效果最好的分配方案,是火力单位最优分配的基本任务.匈牙利算法是求解传统的指派问题的一种较好的方法,运用模糊匈牙利算法在决策过程中将主观因素与客观因素有机地结合起来,解决火力单位分配方案决策中多指标指派问题,从而可以有效地解决炮兵火力单位分配最优化问题.  相似文献   
47.
建筑物内部电场强度分布特性数值模拟研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为解决建筑物内部空间电场强度分布难以量化的问题,采用时域有限差分(FDTD)法,对以平面波为激励源,二阶Mur收边界条件的闭合规则建筑物、非规则加窗建筑物和含钢筋非规则加窗建筑物3种模型结构内部电场强度分布特性进行模拟,并通过FEKO软件对计算结果的有效性进行验证。结果表明:普通混凝土材质的建筑物对平面波电场几乎无屏蔽效能;吸波混凝土材质的建筑物对平面波电场的屏蔽效能也较为有限,且随激励源频率的增加,在建筑开窗区域附近的谐振性增强,屏蔽性减弱;通过对植入钢筋墙体建筑物采用细线FDTD法的场强分布计算,证明金属钢筋可提高建筑围护结构的屏蔽效能。  相似文献   
48.
近年来,互联网在我国快速发展,网络舆论起着越来越重要的作用,对国家安全和社会稳定产生了重大的冲击和影响。针对网络舆论系统的状态进行研究,借助SNA方法,提出了可作为序参量的一些特征参数。在此基础上,设计了基于时间序列的SNA参数差分算法,实现对网络舆论系统的状态进行观测与分析。同时,对一个真实网络舆论进行实验仿真,验证了这种方法。  相似文献   
49.
能否快速准确检测出三相电力系统中谐波电流是决定有源滤波器整体滤波性能的关键.基于瞬时无功功率的谐波电流检测理论,提出了一种改进的自适应滤波器谐波检测算法,通过构造步长因子与误差信号的非线性函数,调整步长参数,使权向量达到最优,在确保稳态误差的前提下,提高了系统的收敛速度.仿真实验验证了该算法的正确性和有效性.  相似文献   
50.
针对某型火炮高低机蜗轮蜗杆因磨损产生不自锁的现状,通过分析蜗轮表面磨损形貌,采用Archard磨损理论,根据蜗轮蜗杆传动的实际情况,推导出磨损计算公式并结合有限元方法,对蜗轮的磨损寿命进行计算,为预测火炮故障和实现精确化保障打下基础.  相似文献   
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