您的位置: 专家智库 > >

湖南省科技计划项目(2011FJ3074)

作品数:7 被引量:31H指数:3
相关作者:刘帅吴舒辞沈学杰李建军曹旭鹏更多>>
相关机构:中南林业科技大学沧州市科技情报研究所湖南警察学院更多>>
发文基金:湖南省科技计划项目湖南省自然科学基金中南林业科技大学青年科学基金更多>>
相关领域:农业科学自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 5篇农业科学
  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 5篇网络
  • 5篇无线传感
  • 5篇传感
  • 4篇无线传感器
  • 4篇无线传感器网
  • 4篇无线传感器网...
  • 4篇感器
  • 4篇传感器
  • 4篇传感器网
  • 4篇传感器网络
  • 3篇系统设计
  • 3篇木材
  • 3篇木材干燥
  • 3篇监测系统
  • 2篇导热
  • 2篇导热系数
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇毛竹
  • 1篇优化算法

机构

  • 7篇中南林业科技...
  • 1篇沧州市科技情...
  • 1篇湖南警察学院

作者

  • 7篇刘帅
  • 6篇吴舒辞
  • 4篇沈学杰
  • 2篇李建军
  • 1篇王红
  • 1篇卢书海
  • 1篇曹旭鹏
  • 1篇王传立
  • 1篇刘海清
  • 1篇黄伟

传媒

  • 2篇中国农学通报
  • 2篇中南林业科技...
  • 1篇林业科学
  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇木材加工机械

年份

  • 1篇2014
  • 2篇2013
  • 3篇2012
  • 1篇2011
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
基于无线传感器网络的木材干燥监测系统初步研究被引量:1
2013年
对无线传感器网络在木材干燥中的应用进行了探索性研究,提出基于无线传感器网络的木材干燥监测系统,初步介绍了系统总体结构、传感器节点的硬件和软件资源。该系统由干燥窑无线监测网络和监控中心两个部分组成,可实时、在线、精确获取干燥窑各类环境参数,具有部署灵活、维护方便、成本低廉、扩展性好等优点。该系统的设计开发为实现木材干燥过程的自动化、智能化、网络化提供了有效的解决途径。
刘帅吴舒辞沈学杰
关键词:木材干燥监测系统无线传感器网络系统设计
基于无线传感器网络的森林火情实时监测系统被引量:11
2012年
为了实现森林火情监测过程的自动化、智能化和网络化,提出基于无线传感器网络的森林火情实时监测系统。该系统由无线传感监测网络和监控中心2部分组成,可实时、在线、精确获取森林气象及火场环境信息,具有部署灵活、维护方便、成本低廉、扩展性好等优点。移动节点的引入进一步加强了消防人员的安全保障和监测系统的可靠性。将该系统应用在情况复杂多变、实时性要求很高的森林防火,能显著提高救灾效率,减少火灾所带来的人员和财产损失。
刘帅吴舒辞黄伟刘海清
关键词:森林防火无线传感器网络监测系统系统设计
基于无线传感器网络的木材干燥监测系统设计被引量:4
2013年
本文对无线传感器网络在木材干燥中的应用进行了探索性研究,提出基于无线传感器网络的木材干燥监测系统,初步介绍了系统总体结构、传感器节点的硬件和软件资源。该系统由干燥窑无线监测网络和监控中心两个部分组成,可实时、在线、精确获取干燥窑各类环境参数,具有部署灵活、维护方便、成本低廉、扩展性好等优点。
刘帅王红吴舒辞
关键词:无线传感器网络系统设计
无线传感器网络中基于空间相关性的分簇算法研究
2014年
传感器节点体积小、成本低、电池容量有限。为了尽可能延长无线传感器网络的生命期,应该将节能降耗放在首位。分簇作为一种提高网络可扩展性的方法,在无线传感器网络中有着广泛的应用。现有分簇算法大多关注能耗和延迟,却忽视了邻近节点在数据采集上高度冗余性。考虑事件监测的空间相关性,提出一种基于相邻节点数据相关的无线传感网分簇算法。仿真实验表明,新算法能有效降低网络数据量,显著延长网络生存时间,进一步均衡网络能耗和优化网络的整体性能。
刘帅吴舒辞沈学杰
关键词:无线传感器网络分簇算法矢量量化
物联网关键技术及其在林业中的应用被引量:13
2012年
分析了无线传感器网络在木材干燥中的应用,提出基于无线传感器网络的木材干燥监测系统,并介绍了系统总体结构、传感器节点的硬件和软件资源。该系统由干燥窑无线监测网络和监控中心两个部分组成,可实时、在线、精确获取干燥窑各类环境参数,具有部署灵活、维护方便、成本低廉、扩展性好等优点。
卢书海刘帅李建军曹旭鹏
关键词:物联网无线传感网络射频识别木材干燥
毛竹导热系数的神经网络预测模型被引量:3
2011年
为了准确测算一定范围内的毛竹导热系数,同时改进现有的竹材导热系数研究方法,采用激光闪光法精确测量毛竹导热系数值,并以此为基础,建立毛竹导热系数随不同温度和密度变化的神经网络预测模型。由于原始BP算法收敛速度慢,使用Trainlm函数训练神经网络模型,确定了最佳隐层神经元个数,并对该模型的输出预测值进行线性分析及误差分析。实验结果如下:毛竹导热系数神经网络模型具有很高的预测精度,能准确预测一定条件范围内毛竹的导热系数,从而节省了以往常规试验所花费的大量时间和资源。本研究初步揭示了毛竹导热系数随温度、密度等因素的变化关系,为进一步研究毛竹热物理特性提供了理论依据。
刘帅吴舒辞沈学杰
关键词:毛竹导热系数神经网络
毛竹导热系数非线性拟合的PSO-BP模型
2012年
应用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)训练多层前馈(back propagation,BP)神经网络,提出毛竹导热系数的PSO-BP模型,将神经网络的学习过程映射为粒子群体的迭代寻优过程,达到优化神经网络权值及阈值的目的。结果表明:毛竹导热系数PSO-BP模型在泛化性能、拟合精度、训练及验证误差等方面均优于标准BP网络模型。
吴舒辞刘帅李建军沈学杰王传立
关键词:神经网络粒子群优化算法
共1页<1>
聚类工具0