应用BP神经网络校正铂电阻温度传感器非线性的方法

本文应用BP神经网络算法对铂电阻温度传感器进行非线性校正,给出了BP神经网络的结构和训练权值的方法,在训练网络时对输入量进行了归一化处理。并应用此训练的网络对一实际的温度采集系统进行校正。此方法实现简单,大大方便了铂电阻温度传感器在温度测量中的应用。     

人际情报网络中的关键联系识别

在介绍人际情报网络结构的确定和表示方法基础上,用“去一交替法”,利用网络点度中心势、接近中心势、中介中心势、平均距离以及关键节点对距离等定量指标来识别人际情报网络的关键联系。通过案例研究了该方法在人际情报网络关键联系识别中的运用,发现采用不同指标的识别效果各具特点。这些指标可分别用于识别连接核心节点的关键联系、影响情报交流能力的关键联系、影响情报交流效率的关键联系、对边缘节点情报交流有重要影响的关键联系和影响重要节点间情报交流的关键联系等场合。     

基于神经网络的双馈发电机矢量控制

分析了双馈发电机矢量控制原理,提出了基于神经网络自适应PID控制器对双馈发电机的控制策略。根据扰动的变化,给出相应的输出反馈增益,使得系统能够以满意的阻尼比,无静态误差地跟踪不同的期望工作点,对扰动具有一定的抑制作用。仿真结果表明,该系统具有良好的动态性能。     

数字化校园网中的网络管理研究

文章从校园网管理技术入手,简要介绍了校园网的网络管理功能,并对网络管理中需要解决的相关问题进行了说明,最后对校园网网络管理方案的设计与实施进行了相关研究。     

基于IEEE 802.11的Ad Hoc网络中的一种节能路由改进算法*

根据IEEE 802.11协议在链路层提供有限次数链路重传的特点,提出了一种在基于IEEE 802.11的移动Ad Hoc网络（MANET）中保证可靠通信的节能路由改进算法——ERRC（Energy-efficient Routing algorithm for Reliable Communication in IEEE 802.11-based MANET）,它可以方便地应用于MANET中现有的反应式路由协议。ERRC分析并建立了适合于IEEE 802.11情况的重传模型和能耗模型,提供了在发送数据分组时的功率控制机制,在节点选路时综合考虑了分组错误概率、节点代价函数的影响。仿真结果表明,ERRC算法可以显著提高网络生存期,在节省能耗方面比没有考虑分组错误概率的节能路由算法更为精确。     

MEIL――一种高吞吐量的无线网状网路由协议

由于无线网状网具有多网卡多信道,节点移动性低等特性,使用传统的基于最短路径的移动Ad Hoc网络路由协议并不能获得良好的性能。为此本文提出了一种新的无线网状网路由协议――MEIL算法,通过引入链路干扰度,节点负载度等概念,综合考虑了无线信道的丢包率,链路干扰以及节点的负载等多种重要因素,来确定路由判据,选择链路质量好、干扰小、负载轻的路径来传输数据,有效地提高了网络吞吐量。仿真结果表明,MEIL算法比AODV路由协议和DSDV+ETX算法更适用于无线网状网,在各种业务环境下其吞吐量,时延,到达报文量等性能均具有更好的效果。     

在线人际网络在企业运作中的应用研究

在互联网发展的带动下,在线人际网络开始兴起,并大大扩展了人际网络的功能和应用。本文首先介绍了在线人际网络的概念,比较了它与传统人际网络的异同,并对国内外几个较知名的在线人际网络的特点进行了分析。然后,对在线人际网络在企业中的应用进行了探讨,并且分析了在线人际网络提升企业竞争力的原因。     

多源单汇无线传感器网络的局部路由算法

无线传感器网络节点有着严格的能量限制,目前已有的许多路由协议假定了节点知道网络的全局信息或者让节点根据路由表进行路由。这些方式均会使网络产生较多的通信负荷,增大能量开销。结合多源单汇路由的特点,本文提出了几种局部路由算法。该算法中,节点仅根据目标节点与邻居节点的地理位置、剩余能量等信息,决定下一跳节点,最终建立到达目的节点的路径。本文首次引入了带约束后跳发射的思想,并将这种后跳发射与已有的算法相结合得到新的后跳路由算法。计算机仿真实验表明,在有数据融合的网络中,带约束的后跳－为难度路由算法使得网络的生存时间最长,较其余算法增加了网络11%和14%的工作周期数。最后又将局部路由算法进行合理改进,得到最小化平均为难度的算法,应用于无数据融合的网络中,效果很好。     

ANN-based identification of steady-state behavior parameters of composite power semiconductor device model

The paper describes the application of an ANN-based approach to the identification of the parameters relevant to the steady-state behavior of composite power electronic device models of circuit simulation software. The identification of model parameters of IGBT in PSPICE using BP neural network is illustrated.     

基于人工神经元网络的软件开发成本预测

软件开发成本的估算对一个项目成功与否是个很重要的因素,而开发成本的估算更是极为因难,目前业者大都没有一套可靠的、数量化的成本估算模式。人工神经元网络对于预测、分类的应用问题有较好的效果。本研究试在采用人工神经元网络于软件开发成本的预测上,建立两种成本估算的模式,即成本预测模式和成本分类模式,以期能在实际工作中解决相关问题。