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RFID防碰撞算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
RFID射频识别技术由于其技术简单,应用方便,当前在仓储,物流,图书管理,药品管理等各方面都广泛应用.但实际应用中,很多情况是在射频场中存在一个阅读器和多个电子标签.当阅读器同时清点多个电子标签时,就会出现信道争用.现有的解决方案是ALOHA和Binary Tree方法.以及在这两种方法基础上改进的方法.但现有的方法清点效率较低,因此在现有的碰撞方法基础上,提出一种结合ALOHA和Binary Tree方法的新的防碰撞方案,旨在进一步提高RFID应用的多标签清点效率. 相似文献
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随着教学信息化程度的不断提高,如何对计算机机房进行科学、高效的维护和管理,在保障正常的教学和科研任务的同时,减轻机房管理员的负担,是一个重要的课题。文章从软件角度出发,分别对系统的安装和分发、硬盘还原以及四种常见的系统安全设置进行了详细探讨。 相似文献
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以新疆天山北坡经济带头屯河流域水资源管理现状为例,提出运用水权转换机制解决区域经济社会发展的水资源合理配置问题,以保障城市、工业与农业发展用水,实现水资源可持续利用。 相似文献
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腐熟花生糠在烟草漂浮育苗基质中的应用试验 总被引:2,自引:0,他引:2
以粉碎腐熟的花生糠为原料,进行了烤烟漂浮育苗基质的配制技术应用试验.结果表明:在腐熟花生糠、膨化珍珠岩、蛭石的不同配比中以70%腐熟花生糠+15%膨化珍珠岩+15%蛭石、80%腐熟花生糠+10%膨化珍珠岩+10%蛭石(体积比)配制的烤烟漂浮育苗基质上烟草种子出苗率均在90%以上,与原商品基质无显著差异,烟苗十字期后长势强,成苗快,且能较好抵御烟草炭疽病.其中,70%腐熟花生糠+15%膨化珍珠岩+15%蛭石配制出的基质效果最优.因此,利用粉碎腐熟花生壳来替代漂浮育苗基质中的草炭是可行的,且基质成本较低. 相似文献
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云南白肋烟中性香气物质含量及与国内外烟叶对比分析 总被引:3,自引:0,他引:3
为了解云南白肋烟中性香气物质组成特点及与国内外重要烟区白肋烟中性香气物质含量的异同,收集了我国云南8个样点及四川、湖北、重庆及美国、马拉维产区白肋烟样品,采用聚类分析法对样品的中性香气物质含量进行分析。结果表明,白肋烟类胡萝卜素类总量美国产区的含量最高,苯丙氨酸类、西柏烷类、棕色化产物类及除新植二烯外香气物质总量均是重庆的含量最高。聚类分析将所有样品分为2类,75%的云南样点与马拉维产区为一类,其类胡萝卜素类物质和苯丙氨酸类总量均略大于马拉维产区烟叶中的含量, 其余样点则与美国产区为一类,除类胡萝卜素类物质低于美国产区烟叶中的含量外,其余各成分含量均高于美国产区烟叶中的含量。总的来说,云南白肋烟与马拉维白肋烟具有较高的相似性。 相似文献
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为解决风光互补并网发电功率预测问题,针对前馈(BP)神经网络容易陷入局部最优而导致预测精度降低的问题,提出了一种自适应樽海鞘算法(ASSA)优化BP神经网络的风光互补并网发电功率预测模型。首先,在标准的樽海鞘算法(SSA)中引入动态权重策略和变异算子构建ASSA。其次,引入BP神经网络算法,构建BP神经网络的风光互补并网发电功率预测模型。最后,通过ASSA算法优化BP神经网络的权值和阈值,提出ASSA-BP的风光互补并网发电功率预测模型。仿真结果表明,利用ASSA-BP模型预测发电功率数据的相对误差小于BP模型预测数据的相对误差。ASSA-BP和SSA-BP的模型平均绝对误差数值更小,ASSA-BP模型的平均绝对误差最小,ASSA-BP模型的预测稳定性最强。该预测模型较传统风光互补并网发电功率预测方法有更高的精确度。 相似文献
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针对长短期记忆(long short term memory, LSTM)神经网络存在短期负荷预测精度低和稳定性差的问题,提出一种基于多策略改进金豺(improved golden jackal optimization, IGJO)算法优化LSTM的短期电力负荷预测模型。首先融合凸透镜成像反向学习策略,探索更好的初始解位置;引入Sigmoid函数改变逃逸能量,平衡探索和开发阶段;融合鲸鱼优化算法的螺旋包围机制,增强探索能力,提高收敛精度。然后,引入LSTM神经网络,利用IGJO算法优化LSTM的超参数,并建立IGJO-LSTM短期电力负荷预测模型。最后,使用河南某地区的实际电力负荷数据验证IGJO-LSTM短期负荷预测模型。实验结果表明,所提预测模型在工作日和周末不同时刻的电力系统短期负荷预测结果与实际负荷较接近。相比于传统预测方法,所提预测模型具有更高的精确度和稳定性,并具有一定的实际应用潜力。 相似文献
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结合任职教育和实践教学特点,通过分析实践教学的重要性和存在的问题,从顶层设计、教学方法手段、考核方法改革等方面进行了分析,为更好地进行计算机课程实践教学提供了决策参考。 相似文献
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