基于混合感知模型的智慧养老平台的建立与应用

目的设计、构建并应用智慧养老平台,保障居家社区老年人的安全,提升生活质量和舒适度。方法基于混合感知模型设计智慧养老平台的框架,并在重庆市社区居家老年人健康服务技术推广基地应用。通过平台使用情况和老年人的使用体验对应用效果进行评价。结果智慧养老平台包括5个子系统(生理数据感知系统、环境感知系统、位置感知系统、活动感知系统和决策支持系统),分为4个网络架构层级(数据采集层、数据交互层、应用平台和应用管理层)。截止2020年6月,平台使用7个月,共有签约老年人180例,平台数据显示,平台不良事件发生率为0,用户及家属的满意度为96%。老年人认为智慧养老平台可以增强心理安全感,契合医养需求,维持生活自主性,但也报告了对个人隐私的关注,以及在使用过程中的技术不适应。结论基于混合感知模型的智慧养老平台运行良好,用户评价较好,可为老年健康服务产业的智慧化转型升级提供参考和借鉴。

基于无线通信的分布式光伏电站运行状态远程监测方法

远程监测是智慧电站的核心功能,为电站运行维护提供重要依据。现行分布式光伏电站运行状态监测方法存在置信度较低和误检率较高的问题,因此提出基于无线通信的分布式光伏电站运行状态远程监测方法。选择无线通信网络的覆盖形式和覆盖范围,在无线通信网络中利用混合感知模型处理覆盖范围内的多传感数据,通过对多传感数据的融合分析确定电站功率衰减程度,从而识别分布式光伏电站运行状态。经过实验证实,文章设计方法的置信度在96%以上,误检率不超过1%,可以精准监测分布式光伏电站运行状态。

基于免疫算法的无线传感网络覆盖研究

普遍研究的无线传感器模型有0-1感知、概率感知模型。前者不够准确,偏理想化;后者符合实际,但冗余较多,计算量偏大。采用混合感知模型,通过搭建无线传感网络(WSN)的网格数学模型,用免疫多目标算法对其进行优化,理论分析及仿真结果均表明该模型具有可行性和优良的覆盖性能。

基于BERT-PFMM的软件缺陷预测方法

基于抽象语法树的软件缺陷预测方法是当前最先进的方法之一,但现有的工作在预测过程中很少考虑抽象语法树节点的上下文信息,因此预测准确率仍有提升的空间.另外,带标签样本数据不足是软件缺陷预测领域长期存在的问题.为解决上述问题,提出一种结合BERT和PFMM的软件缺陷预测模型,简称BERT-PFMM.该模型由3个子模块构成:预处理模块,负责用源程序构造抽象语法树,并采用深度优先遍历方式生成该抽象语法树的节点向量作为BERT模型的输入;特征提取模块,用BERT模型提取上下文相关特征;特征加强及分类模块,采用PFMM将特征映射到更容易分类的空间,使模型的输出与标签的对应关系更强,进而基于加强的特征进行软件缺陷预测.实验表明:所提出的BERT-PFMM比现有的软件缺陷预测方法具有更好的性能.

基于物联网的农田滴灌巡视车巡检数据智能采集方法

由于外界环境会影响传感器的工作性能,在进行农田滴灌巡视车巡检数据采集过程中,通常会出现数据采集质量较差的情况。对此,提出基于物联网的农田滴灌巡视车巡检数据自动采集方法。首先以网络覆盖率以及均匀度作为传感数据质量的评估指标,对其设定相应的质量阈值,以此调整传感器的部署数量以及密度,实现巡检车上的传感器部署。其次构建混合感知模型,感知巡检车的传感节点,从而削弱传感节点感知外界环境变化的能力。最后采用物联网技术中的无线通信协议,为传感器节点配置相应的协议栈,从而得到完整的巡检数据采集结果。在实验中,对提出的方法进行了采集质量的检验。最终的测试结果表明,采用提出的方法自动采集巡检车巡检数据时,采集结果的冗余度较低,具备较高的数据采集质量。