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传感器网络广泛应用于火灾监测系统之中。而对于化工企业,由于情况复杂,需要设置多种探测器。文章介绍了传感器各种形式和特点,通过贝叶斯网络和D-S理论建立温度传感器、烟雾传感器、氢气传感器数据模型,并通过数据合成,计算了火灾能否发生的概率。  相似文献   
4.
根据OMDIA预测,2024年全球智能家居市场价值将超过2490亿美元,复合年均增长率超过25%。国内行业数据同样显示,自2018年起,智能音箱、智能门铃、智能传感器等智能家居范畴的产品品类呈现爆发之势。本文通过实际体验评测对运营商智能家居产品的短板和不足进行了分析,也对如何发展智能家居产品提供了具体建议和策略。  相似文献   
5.
针对无线传感器网络分簇算法中能量分布不均衡导致的"热区"和簇头负载过重问题,提出了一种基于PSO算法优化簇头选举的非均匀分簇算法。在候选簇头选举和竞争半径计算过程中综合考虑节点动态能量、节点密度和节点距基站距离,将网络进行非均匀分簇,并引入PSO算法进行最终簇头选举。根据节点能量、节点密度和距基站距离确定簇间单跳多跳结合的路由规则,选取代价函数小的节点作为下一跳节点。基于节点信息熵确定融合阈值,进行簇内数据融合剔除冗余数据。仿真结果表明,改进算法的数据传输量比EEUC算法和UCRA算法分别提高了20%和10%,提升了数据的融合效率,有效延长了网络生命周期,簇头能量消耗得到均衡,减少了网络能量消耗,网络的整体性能显著优于其他对比算法。  相似文献   
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在多传感器水质数据融合领域,证据理论是有效的数据融合方法之一,但基本概率分配一般不易确定,从而使数据融合能力难以有效发挥。支持向量机是统计学习理论之上的高级分类算法,具有普适性和全局优化等特点,但输出的基本概率分配有待进一步提高。提出了一种基于证据理论和新型模糊支持向量机相结合的数据融合方法,通过建立基于分类超平面距离的模糊隶属度,训练模糊支持向量机提高传统支持向量机的基本概率分配,并结合证据理论进行海河水质数据融合。通过证据理论分别结合支持向量机和模糊综合评价法与上述方法进行对比实验,经精度、平均绝对百分误差、均方根误差等指标验证,精度提高10.5%,表明所提方法是一种可靠的多传感器的水质融合方法,较其他方法具有更高的融合精度。  相似文献   
8.
针对认知无线传感器网络中频谱接入算法的频谱利用率不高、重要经验利用率不足、收敛速度慢等问题,提出了一种采用优先经验回放双深度Q-Learning的动态频谱接入算法。该算法的次用户对经验库进行抽样时,采用基于优先级抽样的方式,以打破样本相关性并充分利用重要的经验样本,并采用一种非排序批量删除方式删除经验库的无用经验样本,以降低能量开销。仿真结果表明,该算法与采用双深度Q-Learning的频谱接入算法相比提高了收敛速度;与传统随机频谱接入算法相比,其阻塞概率降低了6%~10%,吞吐量提高了18%~20%,提高了系统的性能。  相似文献   
9.
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无线传感器网络是物联网工程专业课程的重要组成部分,从无线传感器网络的课程特点及目前存在的问题出发,对课程教学内容体系、实践环节教学方法及课程考核方案提出了相应的改革措施和方案。  相似文献   
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