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Fault diagnosis of three-phase inverter based on GAF-CNN
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作者 DONG Weiguang LU Haobo LI Shengchang 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 2025年第3期456-463,共8页
To apply the advantages of deep learning in recognizing two-dimensional(2D)images to three-phase inverter fault diagnosis,a threephase inverter fault diagnosis model based on gramian angular field(GAF)combined with co... To apply the advantages of deep learning in recognizing two-dimensional(2D)images to three-phase inverter fault diagnosis,a threephase inverter fault diagnosis model based on gramian angular field(GAF)combined with convolutional neural network(CNN)was proposed.Since the current signals of the inverter in different working states are different,the images formed by the time series encoding are also different,which enables the image recognition technology to be used for time series classification to identify the fault current signal of the inverter.Firstly,the one-dimensional(1D)inverter fault current signal was converted into a 2D image through the GAF.Next,the CNN model suitable for inverter fault diagnosis was input to realize the detection,classification and location of inverter fault.The simulation results show that the recognition accuracy of this method is 99.36%under different noisy data.Compared with other traditional methods,it has higher accuracy and reliability,and stronger anti-noise interference capability and robustness in dealing with noisy data.Therefore,it is an effective fault diagnosis method for inverters. 展开更多
关键词 fault diagnosis gramian angular field(gaf) convolutional neural network(CNN) anti-noise interference ROBUSTNESS
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基于VMD-GAF-MCNN的多传感融合海缆裸露状态识别 被引量:1
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作者 王伟 汪文东 +3 位作者 游鹏 肖泽鑫 安博文 崔桂艳 《光通信研究》 北大核心 2025年第3期90-97,共8页
【目的】桩基冲刷及海缆登陆段的冲刷监测常采用多波束(侧扫)声呐方法进行扫描测量,根据扫测图像评判冲刷程度,但该方法缺乏实时性,仅在运维时间才获取相关数据。目前海缆冲刷监测常采用温度和振动分析,但现场采集的分布式光纤传感信号... 【目的】桩基冲刷及海缆登陆段的冲刷监测常采用多波束(侧扫)声呐方法进行扫描测量,根据扫测图像评判冲刷程度,但该方法缺乏实时性,仅在运维时间才获取相关数据。目前海缆冲刷监测常采用温度和振动分析,但现场采集的分布式光纤传感信号具有非平稳、非线性且易受噪声干扰的特点,同时存在单一传感器提取特征信息不完备的问题,文章提出了一种基于优化变分模态分解(VMD)、格拉姆角场(GAF)和多尺度卷积神经网络(MCNN)的多传感融合海缆裸露状态识别方法,提高了登陆段海缆裸露状态识别的准确率。【方法】文章所提优化VMD-GAF-MCNN使用信号处理和深度学习的方法实现。首先,提出一种基于希尔伯特变换(HT)计算包络峰度最大值的VMD模数优化方法,利用优化VMD对分布式光纤传感信号进行分解,并利用相关系数法筛选本征模态分量(IMF),提取各阶IMF与原始信号相关系数最大的IMF分量;其次,提出一种GAF二维图像编码方法,利用GAF将分布式光纤测温系统(DTS)和分布式光纤声学传感系统(DAS)采集的光纤温度和振动信号筛选出的IMF分量编码成二维图像;最后,设计MCNN结构,随机划分训练集和测试集,将训练集输入网络进行训练,测试集验证网络的有效性,实现海缆裸露状态识别。【结果】利用现场采集的海缆光纤温度和振动数据进行验证,测试准确率达到99.85%,相较于单一传感器分别提高了0.95%和0.85%。【结论】文章所提方法能够准确识别登陆段海缆裸露状态,为制定海缆运维策略提供技术支撑。 展开更多
关键词 模式识别 多传感融合 优化变分模态分解 格拉姆角场 多尺度卷积神经网络
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基于GAF和SE-ResNeXt的滚动轴承故障诊断方法 被引量:1
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作者 赵国威 曾静 《机械设计与制造工程》 2025年第2期63-67,共5页
为了解决滚动轴承故障诊断中不能有效提取信号特征导致准确率低以及随着网络层数加深卷积神经网络出现网络退化的问题,提出了一种基于格拉姆角场(GAF)与Squeeze-and-Excitation-ResNeXt(SE-ResNeXt)网络的滚动轴承故障诊断方法。对一维... 为了解决滚动轴承故障诊断中不能有效提取信号特征导致准确率低以及随着网络层数加深卷积神经网络出现网络退化的问题,提出了一种基于格拉姆角场(GAF)与Squeeze-and-Excitation-ResNeXt(SE-ResNeXt)网络的滚动轴承故障诊断方法。对一维轴承振动信号进行重叠采样后使用PAA将其调整为合适的长度,通过GAF转换为二维图像作为输入,保存原数据的特征与时序相关性;选择ResNeXt模型并加入SE模块,将二维图像输入该模型实现对故障特征的自适应提取和分类,最终实现故障诊断。仿真实验结果表明,该方法能够有效提取故障特征,进行故障诊断并具有较强的鲁棒性,故障诊断准确率为99.77%,在信噪比为10 dB的环境下故障诊断准确率为95.87%。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 格拉姆角场 SE-ResNeXt
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基于YOLOv5和GAF的磁性运动目标识别技术研究
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作者 管凤旭 黄金宝 +1 位作者 王辉 赖海涛 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第S1期20-25,共6页
基于深度学习的磁性运动目标识别在军事上日渐引起关注。针对目标产生的异常磁信号特征不明显和容易地磁场影响,采用三轴磁力仪和原子磁力仪相结合对目标磁异常分量和总场进行探测研究。通过格拉姆角场(GAF)变换将一维时间序列数据变为... 基于深度学习的磁性运动目标识别在军事上日渐引起关注。针对目标产生的异常磁信号特征不明显和容易地磁场影响,采用三轴磁力仪和原子磁力仪相结合对目标磁异常分量和总场进行探测研究。通过格拉姆角场(GAF)变换将一维时间序列数据变为二维图像应用于YOLOv5中,可以识别出磁性目标的形状、大小和类别,将训练完成的模型运用到实际能够精准识别物体,具有良好的鲁棒性和可操作性。 展开更多
关键词 磁性运动目标识别 磁力仪 格拉姆角场 YOLOv5
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基于GAF与Swin Transformer的逆变器故障诊断
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作者 杨龙欢 董效杰 +2 位作者 王一帆 刘承毅 周运磊 《通信与信息技术》 2025年第2期98-103,共6页
逆变器故障会降低电站的发电效率和稳定性。针对逆变器的故障诊断,以带LCL型滤波器的并网逆变器为研究对象,详细介绍了逆变器的结构和数学模型,归纳和整理了光伏逆变器常见的故障种类及其特点;使用仿真平台搭建光伏并网逆变器模型,对逆... 逆变器故障会降低电站的发电效率和稳定性。针对逆变器的故障诊断,以带LCL型滤波器的并网逆变器为研究对象,详细介绍了逆变器的结构和数学模型,归纳和整理了光伏逆变器常见的故障种类及其特点;使用仿真平台搭建光伏并网逆变器模型,对逆变器故障中最易发生的逆变器开关管(IGBT)开路故障进行仿真模拟,采集一维故障电流信号;利用格拉姆角场(GAF)将一维时间序列故障数据进行变换,得到二维图像。基于卷积神经网络在图像处理上的优势,提出了基于格拉姆角场与Swin Transformer的故障诊断模型。该故障诊断模型经过迭代训练优化模型参数后,在不同噪声比的样本上进行测试。结果表明,故障诊断准确率达到96.81%,证明了故障诊断模型的有效性和抗噪能力。 展开更多
关键词 并网逆变器 格拉姆角场 Swim Transformer
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基于ALIF-GAF-AlexNet的微电机故障分类 被引量:1
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作者 刘其洪 陈璐 +1 位作者 李伟光 伍世豪 《机床与液压》 北大核心 2024年第9期186-191,共6页
微电机是一种重要的动力驱动元件,其诊断过程并不复杂,但人工听音比较低效且诊断结果片面,投入大量的人工对其进行分类是不合理的。为了提高微电机的诊断效率和实用性,提出一种诊断方法。使用自适应局部迭代滤波方法来降低噪声,然后用... 微电机是一种重要的动力驱动元件,其诊断过程并不复杂,但人工听音比较低效且诊断结果片面,投入大量的人工对其进行分类是不合理的。为了提高微电机的诊断效率和实用性,提出一种诊断方法。使用自适应局部迭代滤波方法来降低噪声,然后用格拉姆角场将特征提取后的声音信号转换为图像,将转换后的图像应用深度卷积神经网络模型进行分类研究。基于微电机声音信号实验采集装置,对采集的数据应用所提出的方法进行故障诊断分类,并与其他方法进行比较。结果表明,该方法比其他方法具有更高的分类精度,准确率达到94.1%。 展开更多
关键词 微电机 ALIF gaf 深度学习
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基于GAF-CNN的船用空压机故障噪声诊断方法
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作者 董明 崔德馨 李祥林 《船舶》 2025年第1期106-114,共9页
船用空压机工作环境恶劣,内外激励源众多,采集的噪声信号具有强烈的时变性,会导致故障诊断精度较低,难以实现船用空压机各类故障的有效识别。为此,该文提出将格拉姆角场(Gramian angular field,GAF)编码和卷积神经网络(convolutional ne... 船用空压机工作环境恶劣,内外激励源众多,采集的噪声信号具有强烈的时变性,会导致故障诊断精度较低,难以实现船用空压机各类故障的有效识别。为此,该文提出将格拉姆角场(Gramian angular field,GAF)编码和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)法相结合的故障诊断方法。首先,阐述了GAF和CNN的基本原理、方法和实施步骤;然后,通过试验模拟了船用空压机的各类故障,并采集相应噪声信号,再利用GAF将一维时域信号转换为二维图像,将特征信息映射为二维图像的颜色、点等纹理特征;最后,将二维图像输入至CNN中进行特征提取和故障诊断。试验结果表明:在保证运行效率的前提下,该方法能够有效识别船用空压机的各类故障,诊断精度达到99.2%,优于其他算法,可为船舶故障智能诊断的应用提供了新途径和新思路。 展开更多
关键词 船用空压机 噪声分析 格拉姆角场 卷积神经网络 故障诊断
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利用压电传感器基于GAF-ResNet的管道焊缝缺陷分类 被引量:3
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作者 卫小龙 杜国锋 +2 位作者 余泽禹 袁洪强 马骐 《化工设备与管道》 CAS 北大核心 2024年第1期87-93,共7页
针对管道焊缝缺陷分类难度大的问题,提出了利用压电传感器数据,结合格拉姆角场(Gramian Angular Field,GAF)和残差神经网络(ResNet)的焊缝缺陷分类方法。先采用GAF原理将一维时间序列数据转化为二维图像,将转化后的二维图像数据集输入,... 针对管道焊缝缺陷分类难度大的问题,提出了利用压电传感器数据,结合格拉姆角场(Gramian Angular Field,GAF)和残差神经网络(ResNet)的焊缝缺陷分类方法。先采用GAF原理将一维时间序列数据转化为二维图像,将转化后的二维图像数据集输入,训练最优二维残差神经网络模型用于焊缝缺陷分类。实验中管道焊缝预制了10个缺陷(5种类型),使用导波和超声技术分别对焊缝中1-5号缺陷进行检测,分析Precision(精确率)、Recall(召回率)、F1-score(F1评分)三个指标,证实了基于GAF-ResNet方法的可行性,同时6-10号缺陷验证了该方法的可靠性和普适性。 展开更多
关键词 管道焊缝 缺陷分类 gaf 残差神经网络 导波 超声
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基于CEEMDAN-GAF的变压器机械故障检测方法 被引量:1
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作者 罗兵 徐立 +3 位作者 王婷婷 王邸博 黄小龙 赵莉华 《电测与仪表》 北大核心 2024年第7期169-176,共8页
针对基于振动信号的传统变压器机械故障检测方法中需要选择多个特征量这一缺点,文中介绍了一种基于自适应白噪声完备集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与格拉姆角场(grami... 针对基于振动信号的传统变压器机械故障检测方法中需要选择多个特征量这一缺点,文中介绍了一种基于自适应白噪声完备集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与格拉姆角场(gramian angular field,GAF)的配电变压器机械故障判别方法。所提方法利用CEEMDAN对信号进行重构并应用GAF变换获得重构信号的二维图像,通过对二维图像灰度处理、二值化后将所得二值矩阵用于训练径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络,实现对于机械故障的检测。选用一台变压器进行了故障模拟及测试,结果表明该方法准确有效。工程实际中通过持续大量采集变压器运行数据优化RBF神经网络的分类函数,可以实现不同类型故障的精准识别,具有较高的参考价值。 展开更多
关键词 CEEMDAN gaf RBF 故障识别 变压器
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基于改进的GAF算法的EEG情感识别 被引量:1
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作者 王星星 邵杰 +2 位作者 陈鑫 杨世逸林 杨鑫 《计算机技术与发展》 2024年第5期109-116,共8页
利用脑电图(EEG)信号对人类的情感进行识别一直是一个重要且具有挑战性的研究领域。传统的方法都是对一维EEG信号进行分析,然后提取特征进行识别;但这种方法需要提取许多时域或频域上的特征才能取得较好的识别效果。考虑到二维图像蕴含... 利用脑电图(EEG)信号对人类的情感进行识别一直是一个重要且具有挑战性的研究领域。传统的方法都是对一维EEG信号进行分析,然后提取特征进行识别;但这种方法需要提取许多时域或频域上的特征才能取得较好的识别效果。考虑到二维图像蕴含的信息要远远比一维信号蕴含的信息丰富,因此将一维信号转换成二维图像可以提取更加有效的特征进行识别。为此,该文提出了一种基于改进的Gramian Angular Field(GAF)算法的EEG情感识别方法。首先,从EEG信号中提取alpha、beta、gama三个频段的子带信号;然后,提出了一种基于马氏距离加权的改进GAF算法将一维EEG信号转换成二维特征图像;接着,从二维图像中提取奇异值熵、图能量等特征;最后,利用卷积神经网络(CNN)对提取的EEG特征进行分类识别。基于广泛使用的DEAP数据集,针对四分类(HAHV、LAHV、LALV和HALV)情感识别任务,对该模型进行了验证。实验结果表明:所提算法的平均分类准确率达到92.63%,与现有的识别方法对比具有一定的优势。 展开更多
关键词 脑电图 情感识别 格拉姆角场 马氏距离 卷积神经网络
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结合GAF与CNN的操动机构弹簧储能状态智能辨识
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作者 施贻铸 满天雪 +3 位作者 周余庆 任燕 沈志煌 孙维方 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期30-38,共9页
操动机构弹簧储能状态的鲁棒辨识对断路器服役性能有重要影响,如何建立起采样信号与弹簧储能状态之间的映射关系是制约其广泛应用的关键。针对这一问题,结合格拉姆角场(Gramian angular field,GAF)与卷积神经网络(convolutional neural ... 操动机构弹簧储能状态的鲁棒辨识对断路器服役性能有重要影响,如何建立起采样信号与弹簧储能状态之间的映射关系是制约其广泛应用的关键。针对这一问题,结合格拉姆角场(Gramian angular field,GAF)与卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),提出了一种弹簧储能状态智能辨识方法,并成功应用于断路器操动机构。采用格拉姆角场将采集到的时域信号进行二维化处理,并利用其进行操动机构动态特性演化过程的追踪。断路器操动机构状态辨识实验验证了所提出的智能诊断方法有效性(识别成功率接近100.00%),为断路器在役状态的鲁棒识别提供一种可能。 展开更多
关键词 断路器 卷积神经网络 弹簧储能状态 格拉姆角场
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黄芪、三七对萎缩性胃炎大鼠胃黏膜HSP70及其转录因子GAF表达的影响 被引量:11
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作者 张会存 史瑞 +3 位作者 李健 李晓红 李军祥 杨美娟 《世界华人消化杂志》 CAS 北大核心 2013年第7期559-566,共8页
目的:明确黄芪、三七及其配伍对萎缩性胃炎大鼠胃黏膜热休克蛋白70(heat shock protein 70,HSP70)及其转录因子GAF表达的影响.方法:清洁级Wistar大鼠54只,随机分为空白组、模型组、替普瑞酮组、黄芪组、三七组、黄芪+三七组.运用幽门弹... 目的:明确黄芪、三七及其配伍对萎缩性胃炎大鼠胃黏膜热休克蛋白70(heat shock protein 70,HSP70)及其转录因子GAF表达的影响.方法:清洁级Wistar大鼠54只,随机分为空白组、模型组、替普瑞酮组、黄芪组、三七组、黄芪+三七组.运用幽门弹簧配合高盐热淀粉糊灌胃法制备萎缩性胃炎模型后,分别给予空白组、模型组(生理盐水2mL/d)、黄芪组[黄芪水煎剂3.5g/(kg·d)]、三七组[三七粉冲剂0.7g/(kg·d)]、黄芪+三七组{黄芪三七溶液灌胃[其中黄芪3.5g/(kg·d)、三七0.7g/(kg·d)]}、替普瑞酮组[200mg/(kg·d)]灌胃.连续给药1mo后,取大鼠胃组织,经量子点免疫荧光组织化学方法测定各组大鼠胃黏膜中HSP70蛋白及其转录因子GAF表达量.结果:同模型组相比,黄芪组、三七组、黄芪+三七组以及替普瑞酮组胃黏膜中HSP70的表达有显著性差异(P=0.0000,0.0269,0.0020,0.006);同时上述各组HSP70转录因子GAF的表达,亦显著性高于模型组(P=0.0000,0.0000,0.00100.0052);黄芪组HSP70表达高于三七组(P=0.0134),但HSP70转录因子GAF的表达在两组间无统计学差异.结论:黄芪、三七及其配伍可以明显改善萎缩性胃炎大鼠胃黏膜状态;通过诱导并增加转录因子GAF的表达,促进热休克蛋白70的表达,可能是黄芪、三七治疗萎缩性胃炎的作用途径之一. 展开更多
关键词 萎缩性胃炎 黄芪 三七 转录因子gaf HSP70
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基于最优簇首数划分单元格的改进GAF算法 被引量:6
13
作者 梁青 李卓冉 +1 位作者 韩昊澎 熊伟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第12期3622-3624,共3页
为构造良好的拓扑结构,降低节点能耗,延长网络生存期,对传统的GAF算法进行了改进。改进算法中考虑到连通度和最优簇首数的问题,提出了新的虚拟单元格划分方法。在簇首选择阶段,不仅考虑到节点剩余能量及节点距基站的距离,还考虑到节点... 为构造良好的拓扑结构,降低节点能耗,延长网络生存期,对传统的GAF算法进行了改进。改进算法中考虑到连通度和最优簇首数的问题,提出了新的虚拟单元格划分方法。在簇首选择阶段,不仅考虑到节点剩余能量及节点距基站的距离,还考虑到节点吞吐率的问题,并通过定义簇首选择函数来进行簇首选择。仿真结果显示,改进的GAF算法有效地节省了节点能耗,延长了网络生存期。该算法的各项性能均优于传统的GAF算法。 展开更多
关键词 无线传感器网络 gaf算法 最优簇首数 节点吞吐率 簇首选择函数
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一种层次蜂窝结构的负载均衡GAF算法 被引量:6
14
作者 陈祖爵 欧阳烨龙 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第3期104-106,118,共4页
针对无线传感器网络中的负载均衡问题,在蜂窝结构GAF算法(GAFH)的基础上,提出一种层次蜂窝结构的GAF算法(GAFHH)。GAFHH由若干相邻蜂窝栅格内的节点组成一簇,按照各栅格在簇中的位置进行编号。选择簇中间的栅格为活跃栅格,根据最大剩余... 针对无线传感器网络中的负载均衡问题,在蜂窝结构GAF算法(GAFH)的基础上,提出一种层次蜂窝结构的GAF算法(GAFHH)。GAFHH由若干相邻蜂窝栅格内的节点组成一簇,按照各栅格在簇中的位置进行编号。选择簇中间的栅格为活跃栅格,根据最大剩余能量原则选择簇首,由各簇首构建骨干网络进行通信。通过移动各簇的边界,使活跃栅格始终位于簇的中间。仿真结果表明,GAFHH的网络负载均衡和网络吞吐量均优于GAFH。 展开更多
关键词 无线传感器网络 负载均衡 层次蜂窝结构 gaf算法 簇首
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一种具有GAF分簇结构的无线传感器网络中恶意软件传播模型 被引量:2
15
作者 苏晓萍 宋玉蓉 +1 位作者 申情 楼俊钢 《电信科学》 北大核心 2011年第8期33-38,共6页
传输环境和部署环境的开放性使无线传感器网络(WSN)的安全问题变得尤为重要,基于二维元胞自动机提出恶意软件SIR(susceptible-infected-recovered)传播模型,研究具有GAF分簇结构的WSN中恶意软件的传播动力学特征。研究结果表明:分簇的... 传输环境和部署环境的开放性使无线传感器网络(WSN)的安全问题变得尤为重要,基于二维元胞自动机提出恶意软件SIR(susceptible-infected-recovered)传播模型,研究具有GAF分簇结构的WSN中恶意软件的传播动力学特征。研究结果表明:分簇的无线传感器网络仍然具有空间局域化结构特征,分簇不但能够降低各传感节点的能量消耗,也能够有效抑制恶意软件的传播,降低了病毒大规模传播的风险。但同时发现,簇头选举期间病毒传播速度有加速趋势。 展开更多
关键词 无线传感器网络 gaf 恶意软件传播 元胞自动机
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基于节点分布均匀度模型的加权能量检测GAF算法 被引量:2
16
作者 马学森 刘会平 +1 位作者 韩江洪 魏振春 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2013年第12期1120-1126,共7页
在分析了传统GAF算法在选举簇头和虚拟单元格方格划分不足的基础上,提出了一种节点分布均匀度模型的加权能量检测GAF算法,在对虚拟单元格形状改进的基础上,建立节点分布均匀度模型,进一步对虚拟单元格的划分提供参考,同时对算法中簇头... 在分析了传统GAF算法在选举簇头和虚拟单元格方格划分不足的基础上,提出了一种节点分布均匀度模型的加权能量检测GAF算法,在对虚拟单元格形状改进的基础上,建立节点分布均匀度模型,进一步对虚拟单元格的划分提供参考,同时对算法中簇头选举综合考虑节点剩余能量及其与虚拟单元格内物理节点的质心间距,能有效解决节点能量消耗不均衡问题。最后以GPSR作为GAF算法的底层通信协议进行仿真,结果表明该算法有效地节省了节点的能量,延长了网络的生存周期。 展开更多
关键词 分簇算法 分布均匀度 gaf算法 能量检测
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一种基于GAF的无线传感器网络分簇算法 被引量:9
17
作者 李冰 李捷 《计算机技术与发展》 2008年第12期113-115,119,共4页
分簇技术主要目标是延长整个传感器网络的生存时间。好的分簇技术可以提高无线传感器网络的可扩展性。就"热区"内的负载平衡问题,以及频繁的簇头轮换和簇重组问题,对基于GAF算法的完全簇头选择算法进行改进,结合双簇头模型和... 分簇技术主要目标是延长整个传感器网络的生存时间。好的分簇技术可以提高无线传感器网络的可扩展性。就"热区"内的负载平衡问题,以及频繁的簇头轮换和簇重组问题,对基于GAF算法的完全簇头选择算法进行改进,结合双簇头模型和单簇头模型的优点,提出了一种无线传感器网络簇头非均匀分布算法,有效地平衡"热区"内节点的能耗,延长了无线传感器网络的生命期。 展开更多
关键词 无线传感器网络 gaf算法 分簇 负载平衡
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基于非竞争机制的改进GAF拓扑控制算法 被引量:2
18
作者 唐长春 敖志刚 +2 位作者 张康益 郭杰 敖卫清 《计算机技术与发展》 2012年第8期114-118,共5页
能量问题是制约无线传感器网络发展和应用的瓶颈之一。为均衡网络节点的能量消耗,延长网络的生命周期,需要建立高效的拓扑控制机制。在深入研究GAF算法的基础上,提出了一种基于非竞争机制的改进算法。利用建立的适合度函数和顺序表优化... 能量问题是制约无线传感器网络发展和应用的瓶颈之一。为均衡网络节点的能量消耗,延长网络的生命周期,需要建立高效的拓扑控制机制。在深入研究GAF算法的基础上,提出了一种基于非竞争机制的改进算法。利用建立的适合度函数和顺序表优化了簇头的选举策略;通过改进虚拟单元格的划分方法,并推导出动态剩余能量阈值估算公式,有效地改善了GAF算法的相关性能。仿真结果表明,改进算法对于减少拓扑控制耗费、延长网络生命周期具有显著效果。 展开更多
关键词 无线传感器网络 gaf算法 非竞争机制 拓扑控制
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凤冈野生天麻抗真菌肽基因(gaf)的克隆与序列分析 被引量:1
19
作者 何光志 田维毅 +10 位作者 王平 王文佳 奚锦 俞琦 黄高 蔡琨 王乾宇 刘安胜 安传伟 查高武 张鹏 《贵州农业科学》 CAS 北大核心 2011年第7期28-30,33,共4页
为了克隆凤冈野生天麻的抗真菌肽基因(gaf),以凤冈野生天麻的RNA为模板,采用RT-PCR技术扩增抗真菌肽基因(gaf),经克隆和测序结果显示:RT-PCR产物电泳扩增的目标条带长度为545 bp;经测序和序列分析,该基因与Genebank中公布的序列编码天... 为了克隆凤冈野生天麻的抗真菌肽基因(gaf),以凤冈野生天麻的RNA为模板,采用RT-PCR技术扩增抗真菌肽基因(gaf),经克隆和测序结果显示:RT-PCR产物电泳扩增的目标条带长度为545 bp;经测序和序列分析,该基因与Genebank中公布的序列编码天麻抗真菌蛋白的基因序列(AY032588)同源性达97%。此研究成功地克隆了凤冈野生天麻抗真菌肽编码基因。 展开更多
关键词 野生天麻 抗真菌肽基因(gaf) 克隆 序列分析
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无线传感器网络基于相交圆结构的改进GAF算法 被引量:1
20
作者 梁青 李卓冉 +1 位作者 曹晓民 熊伟 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第12期4068-4071,4077,共5页
针对GAF算法的不足,提出一种基于相交圆结构的改进GAF算法。采用相交圆结构模型进行单元格划分,增大每个单元格的面积及节点单跳覆盖范围,在相交圆的重叠区域中进行中转节点的选择,实现簇头间的多跳路由;在簇头选择阶段,根据节点吞吐率... 针对GAF算法的不足,提出一种基于相交圆结构的改进GAF算法。采用相交圆结构模型进行单元格划分,增大每个单元格的面积及节点单跳覆盖范围,在相交圆的重叠区域中进行中转节点的选择,实现簇头间的多跳路由;在簇头选择阶段,根据节点吞吐率等条件定义的簇头选择函数来选择簇头。仿真结果表明,改进GAF算法能有效节约能耗,延长网络生存期。 展开更多
关键词 无线传感器网络 gaf算法 相交圆结构 簇头选择函数 中转节点
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