无线传感网中基于BP神经网络的数据融合方法

在森林火灾监测中,为减少无线传感网中大量冗余和无效的数据,增加节点的生命周期,优化无线传感网络的收敛速度,提高火情报告的准确度,提出了一种改进的基于BP神经网络的数据融合方法。该方法在节点上能融合多种传感器数据,根据节点的处理能力,加速BP神经网络的收敛速度,有效地节省能耗。模拟算例结果表明,该方法应用于火灾监测传感网,能有效地提高监测精度,降低节点能耗,提高无线传感网对森林火灾监测的效能。

基于GAM平台的Web网站的开发

为了丰富部署在云平台上的应用程序,介绍了使用Python语言开发SaaS应用程序的步骤和关键技术,并对几种开发语言进行比较。该应用程序以GAE为平台,采用Could Data技术实现数据设计与管理。实践表明,该研究具有一定的理论意义和实际应用价值。