基于多上游接口MLD代理的移动组播

RFC6224是在PMIPv6域中支持组播接收者移动的部署方案。此方案中移动接入网关（MAG）上部署的多实体组播侦听发现（MLD）代理会造成冗余的组播数据到达MAG,产生“隧道汇聚”问题。为此,提出一种基于多上游接口MI。D代理的解决方法。该方法对传统的MLD代理进行改进,把单一的上游接口改造成多上游接口,并使用“显式追踪”功能记录下游接口的组成员状态信息,从根本上解决“隧道汇聚”问题。对比分析结果显示,提出的移动组播方案与MULTIMOB工作组中的纽播树移动锚点移动组播、直接路由移动组播和PMIPv6扩展移动组播方案相比更具优势。     

巷道高冒区注高岭土综合防火技术

分析了山寨煤矿1101综放面巷道高冒区自然发火原因。通过采用注高岭土综合防火技术治理了综放面回风巷26个高冒区的自然发火,并介绍了巷道高冒区注高岭土防火原理、工艺和防火效果。     

猪胃肠炎病的防控

随着养猪业向规模化、集约化方向发展,猪病的种类也不断增加.猪病越来越引起广大养殖户的关注,猪胃肠炎疾病,是养猪业中的一大常见病,如不采取措施及时防治,会给养猪户带来巨大的经济损失.下面笔者就此病的防控,谈谈自己的看法,以供养殖户参考.     

基于智能负荷控制的分布式能源系统调控策略研究

为提高分布式能源系统(DES)经济性及运行效率,提出基于智能负荷控制的DES调控策略.首先,基于智能电表的测量数据,采用监督学习技术训练神经网络,构建智能负荷神经网络模型计算住宅可控有功功率;其次,考虑智能负荷与DES之间的互动关系,结合DES各设备运行及互补特性,构建智能分布式能源管理系统模型,分析其可控负荷的调度策...     

一般间隙序列模式挖掘的关键词抽取

本文提出了有监督的关键词抽取算法——KEING（Keyphrase Extraction using sequentIal patterns with oNe-off and General gaps condition）算法.首先，将每篇文档作为一个序列库，利用SPING（Sequential Patterns mIning with oNe-off and General gaps condition）算法获取词语之间的关系及其多种变化形式，并利用统计模式特征的方式描述候选关键词；然后，通过朴素贝叶斯分类算法对大量带标记的训练数据进行训练，构造分类器；最后利用分类器从测试文档中识别出关键词.通过实验验证了SPING算法的完备性以及KEING算法的有效性.     

一种基于最优电流控制适应多变环境条件的光伏系统MPPT策略研究

在时变环境参数与运行电流之间确定了一种精确的非线性函数关系,从而在时变环境条件下基于模型参数优化实现了一种新型的最大功率跟踪控制策略。该控制方法在任意光照及温度条件下直接以最大功率点对应的运行电压或电流为控制目标来实现最大功率跟踪控制;基于所确定的非线性关系发现了最大功率点运行电流对光照在较大的区域内具有较强的相关性。仿真实验证明该控制策略能够实时精确地跟踪最大功率点功率,即使在低辐照度条件下同样表现出良好的精确性及无振动性。     

市场环境下的售电商合作博弈研究

随着售电业务的放开,售电市场逐步成型,社会资本的进入也导致售电公司越来越多。对电力市场形成初期售电商之间的市场合作行为进行了研究,引入博弈理论,构建了不同情景下的售电商市场行为的博弈模型,探讨了售电商之间合作的可行性。仿真分析表明：符合合作条件的售电商之间通过合作可以提高各自的利润;电量预测偏差越大的售电商对交易单位成本的敏感性越大。     

低功耗甲烷气敏元件的制备及气敏性能研究

甲烷气体通常需要在较高的工作温度下工作,要达到这个工作温度区间,元件体电阻越大,功耗也就越大;要降低功耗,就要降低元件体电阻.本文所述元件是在SnO2敏感膜材料中掺入Pd,Sb2O3,Al2O3等添加剂,制成微珠式元件,从而大大降低了元件的体电阻,设计出一种低功耗CH4气敏元件.此种元件在低于150 mW的加热功率下,在5000×10-6的CH4气氛中灵敏度可达到3以上,响应时间小于10 s,且具有良好的选择性和稳定性.     

测绘技术在房产方面应用

管理房产时,想要掌握其图形和属性,就要应用测绘技术。传统的测绘技术需要调动和消耗大量的人力和物力,同时工作内容复杂繁琐、精确度较低。随着科学技术的进步,现代测绘技术在房产管理中的应用,有效改善了传统技术中的不足。     

基于多传感器融合的移动机器人定位研究

针对室内未知环境下单一传感器定位累积误差大、受环境局限等缺点,设计一种多传感器非线性融合定位系统,以提高移动机器人自主导航的定位精度。该系统通过高斯牛顿方程对由激光雷达、惯性测量单元、轮式里程计测量得到的位姿信息进行融合优化,补偿由于在室内环境信息下单一传感器定位精度低所带来的定位误差。实验结果表明:应用多传感器融合定位系统的移动机器人在长6 m、宽3 m的室内面对曲折复杂的路径和各种噪声干扰时运行总路程12.8 m后,可以将定位误差稳定在0.106 3 m内,并将平均相对误差稳定在0.716%左右。与现有方法对比,使用该方法提高了室内移动机器人定位的精度和鲁棒性。