一种改进的煤矿井下无线传感器网络定位算法

针对煤矿井下巷道狭长,传感器节点分布不均匀,环境恶劣,井下人员定位不明确。传统算法定位精度不高。为此,提出一种改进DV-Hop的煤矿井下节点定位方法,利用无线信号同种介质中传播速度不变性,并利用节点间数据包传送时间对未知节点的估计距离进行修正。实验结果表明,改进算法有效地提高了无线传感器网络节点的定位精度,减少了定位误差,更加适合于类似于煤矿井下场景的定位需求。

粗糙集和蚁群神经网络应用于传感器节点故障诊断研究

由于传感器节点常散布于野外恶劣环境中而经常出现各类故障,导致网络瘫痪和严重损失,提出了一种基于粗糙集和蚁群优化神经网络的传感器节点故障诊断新方法;首先进行数据采集和预处理,然后利用粗糙集结果断点法对原始故障诊断样本离散化,使用可辨识矩阵实现属性约简,删除冗余信息,得到具有最小条件属性并能覆盖原始数据特征的学习样本集,最后,使用蚁群优化神经网络结构和各参数,并通过对网络进行训练来实现故障诊断;仿真实验表明,在达到同样的训练误差10-3,文中方法所需要的迭代次数仅为880次,而蚁群神经网络为1500次,证明了文中方法具有较高的诊断精度和效率。

基于情景教学的课堂教学改革实践与探索

根据基于工作过程开发的项目化课程"路由与交换"在课堂教学中存在的不足,提出基于情景教学的课堂教学改革,指出理论教学要以"必须,够用"为度,遵循高职学生的认知规律,强调实践动手能力,将真实的工程项目以教学情景融入课堂教学,引导学生在"做中学、学中做",从而使课堂教学效果达到工学结合最优化。