基于时空双序列分析的温室WSN故障诊断

根据温室无线传感器网络(WSN)所采集数据在时间和空间上具有很强的相关性,从温室无线传感器网络基本结构出发,在分析WSN原始数据的基础上,通过对时空序列样本信息的预处理,分别建立了时间和空间故障诊断数学模型,据此分析传感节点的工作状态,给出了温室WSN故障诊断的综合算法.研究结果表明,该故障诊断方法能够及时、有效地发现温室WSN的异常并诊断出故障节点,提高了WSN工作的可靠性.     

船舶检验报告系统的设计与实现

针对新港船舶重工质检部门中检验报告存在的一些问题,提出了基于C#的船舶检验报告系统的设计方案。对具体的系统业务流程进行了阐述,结合XML和XSLT的技术优势提出了一种报告新建方法,将其应用于报告系统中并给出具体实现。     

基于BP神经网络的温室生菜CO2施肥研究

目前,温室CO2施肥主要采用试验定性分析确定适合范围,难以实现高精度温室产业生产控制。根据光合作用对温室环境因子的非线性,结合BP神经网络对非线性的良好辨识能力,研究出一种CO2施肥技术。结合温室光照、CO2浓度变化规律以及温室生菜生长规律,运用BP神经网络建立温室生菜光合速率与二者的量化模型,预测出在不同温室环境条件下,通过生菜的光合作用速率来衡量生菜生长状况,在温室小气候条件下实现对生菜产量的量化控制。     

基于时空双序列分析的温室WSN故障诊

根据温室无线传感器网络（WSN）所采集数据在时间和空间上具有很强的相关性，从温室无线传感器网络基本结构出发，在分析WSN原始数据的基础上，通过对时空序列样本信息的预处理，分别建立了时间和空间故障诊断数学模型，据此分析传感节点的工作状态，给出了温室WSN故障诊断的综合算法。研究结果表明，该故障诊断方法能够及时、有效地发现温室WSN的异常并诊断出故障节点，提高了WSN工作的可靠性。