简介：针对TCP协议在无线多跳网络中性能下降的问题，模拟实现了5种典型的退避算法，分析和比较了退避算法和TCP协议在无线多跳网络环境下的交互性能。仿真结果表明，退避算法严重影响了TCP的丢包率和吞吐量性能。

简介：能源效率要求在议事日程上从未象今天这样紧迫。由于矿物资料变少和越来越多的人们意识到能源浪费和环境恶化之间的相关性，因此，对减少能源消耗的需求引起了社会中越来越多人们的关注，处在一线的则是政治家们，他们中的许多人负有责任使其国家实现在里约热内卢全球峰会上所订的目标，以及在京都议定书中所包含的那些目标，京都议定书责成签约国截止2000年将二氧化碳和其它温室气体的排放减少到1990年的水平，由于电力生产占了人为排放的温室气体的30%，因此，是否兑现这些承诺要视减少电能消耗的情况而定。

简介：分析差动变间隙式电容传感器的非线性因素，提出基于径向基函数神经网络的传感器非线性辨识的算法、方案与实现技术。对电容传感器进行实验，通过计算机仿真与应用，实现了实验过程和实验数据处理的智能化和简单化，能有效地辨识传感器的非线性，从而提高了测量的精度和速度。

简介：随着社会的发展与进步,人们对环境的关注度越来越高。高校是培养高学历高素质人才的地方,校园环境直接影响着师生学习、工作和生活。有效检测和预报校园环境状况,可以及时提醒师生从而减少环境污染带来的危害。校园环境信息监测系统通过单片机采集传感器测得的温度、湿度和PM2.5浓度值数据,由2.4G无线收发芯片将数据传输给接收节点,接收节点进行彩屏显示。软件电路包括2.4G的检测,串口接收与发送,传感器的初始化与数据采集等。经过测试,系统可以实时连续监测校园内的温度、湿度和PM2.5浓度值。

简介：对K-means算法加以改进,使用减法聚类确定聚类中心数量;以相距最远的两个样本作为聚类中心的边界,改进的K-means算法将K个初始中心分散到含有输入样本点的各个区域中,使其能够反映样本之间的关系和分布特征;初始中心确定后,使用点对称距离方法调整聚类中心。利用改进的K-means算法将历史日聚类分成4种天气类型,取相似日作为训练样本,对4种天气类型分别建立基于改进K-means算法的RBF神经网络功率预测模型。采用上海某光伏电站实测数据验证,结果表明提出的的预测方法精度提高,实用性较强。

简介：为解决多关节油压机械臂及手系统动态参数的时变性，应用递归神经网络（RNN）建立了油压机械臂及手的速度模型及逆模型，并用逆模型作为臂及手各关节的控制器实现了位置控制。实验结果表明，所建模型性能接近系统性能，位置控制精度也能达到控制目标的要求。

简介：无人水面艇（USV）能够在危险环境下进行水面环境监测,通过视觉系统感知水面环境。利用Radon算法检测USV拍摄得到的水面图像中天水线参数,以此来判定波浪的运动状况,并分析天水线参数与波浪的关系。实验表明,该方法能够实时、较精确地检测天水线的斜率与截距的变化,通过分析这两个参数来判定USV的运动状态,为USV获取水面环境提供了一种新的方法;在不同的具有天水线的水面波浪环境中该方法同样适用。

简介：在过去15年中，对电气系统中的陡峭前沿电冲击及其在交流电动机绕组中的传播作了大量研究。本文将评述电冲击的性质、决定其幅值和上升时间的同素以及它是如何影响电动机绕组的。然后本文将阐明系统和绕组设计以及有效的质量控制手段是如何能控制其有害的影响的。文章中讨论了有关的国家和国际标准，指出了它们的缺点。还阐明了在预测电冲击幅值和上升时间方面的不确定性，给出了应用于电冲击环境下的成本效益好的电动机技术条件指南。

简介：日前，在山西太原召开的第九届全国核心期刊与期刊国际化、网络化研讨会上，我校学报编辑部主任吴学军同志以“科技论文不端著名解析”为题在大会上作了学术交流。学术不端是近年来大家比较关心的话题，吴学军同志的报告以鲜明的观点、生动的实例吸引了与会人员的关注，取得了良好的效果。