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基于網(wǎng)絡(luò)資本評估的蛋白質(zhì)節(jié)點(diǎn)重要性排序[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

蛋白質(zhì)是生物體生命活動中最為核心的物質(zhì)基礎(chǔ)。如何用定量分析的方法識別蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)中那些是關(guān)鍵蛋白質(zhì)，或者評價某些蛋白質(zhì)的重要程度，這是蛋白質(zhì)組學(xué)中亟待解決的重要問題之一。從蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣鞒霭l(fā)，結(jié)合交通網(wǎng)絡(luò)中可達(dá)性的概念，具體量化每一個蛋白質(zhì)節(jié)點(diǎn)的作用，通過統(tǒng)計(jì)整個蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)資本值的變化量，來衡量蛋白質(zhì)節(jié)點(diǎn)的重要性，為進(jìn)一步識別關(guān)鍵蛋白質(zhì)提供了理論和實(shí)驗(yàn)的依據(jù)。

發(fā)表于：5/15/2016

基于ZnO單晶聲表面波射頻標(biāo)簽的特性研究[嵌入式技術(shù)][其他]

針對基于聲表面波技術(shù)的射頻識別系統(tǒng)工作原理，提出利用COMSOL軟件進(jìn)行ZnO單晶材料射頻波標(biāo)簽特性研究，進(jìn)行多物理域耦合建模與仿真。提取出符合聲表面波特性的模態(tài)圖，得到正特征頻率和反特征頻率分別為268 MHz和275 MHz。通過對特征頻率的仿真分析，計(jì)算ZnO單晶的相速度達(dá)到2 715 m/s；通過頻率響應(yīng)分析，畫出標(biāo)簽位移與頻率之間的關(guān)系圖，獲得了標(biāo)簽的幅頻特性；最后討論脈沖幅度編碼對回波脈沖的影響。

發(fā)表于：5/15/2016

基于全生命周期的運(yùn)營商安全管理平臺安全策略模型分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著互聯(lián)網(wǎng)的全球化，網(wǎng)絡(luò)安全隱患呈專業(yè)化態(tài)勢。為強(qiáng)化運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域管控力度，針對運(yùn)營商安全管理平臺提出一種基于PDCA及全生命周期的策略模型。通過深度剖析模型的功能架構(gòu)、層次結(jié)構(gòu)及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流以探索最優(yōu)模型設(shè)計(jì)，最終達(dá)到安全管理平臺安全事件可發(fā)現(xiàn)、可管控、可運(yùn)維、可測量的建設(shè)目標(biāo)。實(shí)踐表明，基于全生命周期的安全管理平臺策略模型很好地實(shí)現(xiàn)了針對危險的主動發(fā)現(xiàn)、主動告知及主動防護(hù)。

發(fā)表于：5/15/2016

基于重傳的802.15.4網(wǎng)絡(luò)MAC層丟包率研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

為了降低802.15.4網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)幀的丟包率，分析了基于重傳機(jī)制的丟包率問題，提出MAC層節(jié)點(diǎn)工作過程的數(shù)學(xué)模型，并分析推導(dǎo)了節(jié)點(diǎn)主要工作狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)概率；然后對數(shù)據(jù)幀重傳概率和丟包率進(jìn)行數(shù)學(xué)分析；最后通過實(shí)驗(yàn)比較了MAC層參數(shù)minBE、NB和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境參數(shù)λ、N、BER對重傳概率和丟包率的影響。結(jié)果表明，與無重傳機(jī)制的數(shù)據(jù)傳輸性能比較，節(jié)點(diǎn)丟包率平均降低了88.9%，模型準(zhǔn)確反映了節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳輸特點(diǎn)，均衡的參數(shù)部署有效地提高了數(shù)據(jù)傳輸成功率，理論研究為802.15.4標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用提供了參考。

發(fā)表于：5/13/2016

基于網(wǎng)絡(luò)編碼的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)協(xié)作多跳廣播協(xié)議[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

車載網(wǎng)VANETs的車間通信V2V為車間緊急消息的傳遞提供了平臺。為此，提出了基于網(wǎng)絡(luò)編碼的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)協(xié)作廣播協(xié)議NCFMB。NCFMB協(xié)議首先利用節(jié)點(diǎn)的距離、方向以及局部密度信息計(jì)算節(jié)點(diǎn)的競爭權(quán)值，并擇優(yōu)選擇節(jié)點(diǎn)作為轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)。然后，再利用網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)，在廣播數(shù)據(jù)包前對數(shù)據(jù)包進(jìn)行編碼，進(jìn)而提高數(shù)據(jù)包傳輸率。最后，通過仿真數(shù)據(jù)表明，提出的NCFMB協(xié)議能夠有效地提高數(shù)據(jù)包傳輸率，并降低了端到端傳輸時延。與FUZZBR協(xié)議相比，數(shù)據(jù)包傳輸成功率提高了近10%，而時延降低了近50%。

發(fā)表于：5/13/2016

基于MSP430的溫室環(huán)境數(shù)據(jù)采集和控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動化]

在分析了傳統(tǒng)溫濕度采集設(shè)備的基礎(chǔ)上，提出了一種以MSP430單片機(jī)為控制器，利用溫濕度傳感器DHT11實(shí)現(xiàn)對溫室環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行采集的系統(tǒng)。通過鍵盤和LCD1602液晶顯示屏實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，利用nRF905無線收發(fā)模塊將采集的數(shù)據(jù)發(fā)送到上位機(jī)，上位機(jī)通過VB和ACCESS實(shí)現(xiàn)對溫濕度的實(shí)時監(jiān)測和歷史數(shù)據(jù)的保存。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單、成本較低，克服了傳統(tǒng)采集設(shè)備布線復(fù)雜、維護(hù)困難等缺陷，而且可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控。

發(fā)表于：5/11/2016

基于遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行指標(biāo)預(yù)測[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動化]

提出了一種基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行指標(biāo)的預(yù)測方法，用遺傳算法來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各連接層的權(quán)值和閾值，用訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行指標(biāo)以求得最優(yōu)解。以工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行指標(biāo)工業(yè)總產(chǎn)值為例，將該遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用到工業(yè)總產(chǎn)值和工業(yè)用電量的預(yù)測中，并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型進(jìn)行了對比。由結(jié)果可知，該模型對工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行指標(biāo)趨勢的判斷和預(yù)測更加準(zhǔn)確，可為宏觀決策提供可靠的依據(jù)，促進(jìn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)能夠健康可持續(xù)發(fā)展。

發(fā)表于：5/11/2016

GNSS系統(tǒng)監(jiān)測霧霾對天頂對流層延遲的影響[微波|射頻][工業(yè)自動化]

利用GPS/GLONASS組合精密單點(diǎn)定位（ppp）技術(shù)監(jiān)測近年來北京地區(qū)霧霾天氣對天頂對流層延遲的影響。研究表明，在霧霾發(fā)生時間段，天頂對流層延遲明顯上升，天頂對流層延遲的變化趨勢與霧霾嚴(yán)重程度整體體現(xiàn)一致性。結(jié)合北京霧霾天氣特性，單日霧霾變化與天頂對流層延遲變化走勢呈一致性?？梢岳肎PS/GLONASS組合精密單點(diǎn)定位估計(jì)的天頂對流層延遲來監(jiān)測霧霾發(fā)生時間段霧霾程度的變化趨勢。

發(fā)表于：5/11/2016

一種分布式全類型RFID閱讀器碰撞解決方案[微波|射頻][工業(yè)自動化]

已有的RFID閱讀器防碰撞算法一般僅可解決部分類型的閱讀器碰撞，或者由于采用中心控制設(shè)備導(dǎo)致延遲較高，對此提出一種分布式的全類型RIFD閱讀器碰撞解決方案。設(shè)計(jì)了一種分布式多信道通知協(xié)議，主要包括詢問與接收兩部分，從而合理地分布閱讀器間的網(wǎng)絡(luò)資源，在考慮全部閱讀器碰撞類型的前提下，降低所有標(biāo)簽的平均詢問延遲。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本算法可解決全部類型的RFID碰撞，同時具有較低的延遲。

發(fā)表于：5/11/2016

基于MSP430的低功耗智能火力燃?xì)庠罟?jié)能模塊[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

介紹了一種基于MSP430單片機(jī)的低功耗、火力智能化的燃?xì)庠罟?jié)能模塊。系統(tǒng)以防空燒和防干燒技術(shù)為基礎(chǔ)，通過模塊化設(shè)計(jì)以及獨(dú)特的支路設(shè)計(jì)，不僅實(shí)現(xiàn)了智能火力調(diào)節(jié)、自學(xué)習(xí)等功能，而且可直接將傳統(tǒng)燃?xì)庠钌墳楣?jié)能灶。同時也解決了現(xiàn)有節(jié)能灶因故障率高、維修不便而難以推廣的難題。系統(tǒng)符合創(chuàng)新性、實(shí)用性的要求，具有廣泛的應(yīng)用前景。

發(fā)表于：5/10/2016

并網(wǎng)模式微電網(wǎng)雙層分布式優(yōu)化調(diào)度算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

為解決負(fù)荷預(yù)測、風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電預(yù)測出力值與其實(shí)時數(shù)據(jù)間的誤差所導(dǎo)致的微電網(wǎng)不能安全穩(wěn)定運(yùn)行的問題，提出了一種雙層優(yōu)化算法。本算法包含基于集中優(yōu)化方式進(jìn)行的預(yù)測調(diào)度和基于分布式優(yōu)化算法的實(shí)時優(yōu)化。兩層均采用粒子群智能優(yōu)化算法對模型進(jìn)行求解。該算法基于圖論思想，按照拓?fù)鋱D遍歷順序進(jìn)行遍歷式的分布式優(yōu)化，將計(jì)算任務(wù)分配至微電網(wǎng)中每個參與調(diào)度的節(jié)點(diǎn)。

發(fā)表于：5/10/2016

改進(jìn)的時鐘偏斜誤差校正方法的FPGA實(shí)現(xiàn)[可編程邏輯][通信網(wǎng)絡(luò)]

利用改進(jìn)的完美重構(gòu)方法對多A/D采樣系統(tǒng)的時鐘偏斜誤差校正方法進(jìn)行了FPGA實(shí)現(xiàn)。采用自頂向下和模塊化的設(shè)計(jì)方法，實(shí)現(xiàn)了多路采樣數(shù)據(jù)的相位同步模塊、數(shù)據(jù)位置映射模塊、并行多相濾波器組模塊以及多路數(shù)據(jù)合成模塊。對完美重構(gòu)方法中的濾波器組運(yùn)用多相分解技術(shù)將其化為并行結(jié)構(gòu)濾波器組，對輸出數(shù)據(jù)采用流水線結(jié)構(gòu)加法器組進(jìn)行處理，降低了系統(tǒng)運(yùn)算延遲，提高了系統(tǒng)的實(shí)時性。在MATLAB和ModelSim中進(jìn)行仿真，結(jié)果表明了該實(shí)現(xiàn)的正確性和有效性。

發(fā)表于：5/10/2016

基于TFTP協(xié)議實(shí)現(xiàn)STM32的IAP[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對嵌入式產(chǎn)品分布廣、位置分散、維護(hù)升級困難的問題，提出了一種基于TFTP協(xié)議的STM32軟件升級系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案。該系統(tǒng)主要由STM32F407微控制器、LAN8720A網(wǎng)卡芯片和外擴(kuò)存儲器W25Q128、IS62WV51216組成，采用IAP技術(shù)和以太網(wǎng)TFTP協(xié)議來更新無操作系統(tǒng)環(huán)境下STM32微控制器的軟件。經(jīng)測試，該系統(tǒng)能夠保證升級文件數(shù)據(jù)的正確傳輸和可靠存儲，大大降低了嵌入式系統(tǒng)軟件升級的難度，減少了人工維護(hù)的成本。

發(fā)表于：5/10/2016

基于聲卡和LabVIEW的聲音信號EMD時頻分析系統(tǒng)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

介紹了短時傅里葉變換、Cohen類時頻分布、小波變換、Hilbert-Huang變換四種典型的時頻分析方法，分析對比結(jié)果顯示了用Hilbert-Huang變換對聲音信號進(jìn)行時頻分析的優(yōu)越性，結(jié)合LabVIEW在數(shù)據(jù)采集和儀器控制領(lǐng)域的強(qiáng)大功能，提出以聲卡作為采集硬件、LabVIEW作為軟件編程、Hilbert-Huang變換作為時頻分析方法的一種聲音信號采集分析系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種采集分析系統(tǒng)非常適合頻率在音頻范圍之內(nèi)（20 Hz~20 kHz）的聲音信號的時頻譜分析。

發(fā)表于：5/10/2016

基于機(jī)器視覺的膠囊缺陷檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

針對傳統(tǒng)人工肉眼檢測膠囊缺陷低效率及高誤檢率問題，設(shè)計(jì)了一套完整的基于機(jī)器視覺的膠囊缺陷檢測系統(tǒng)，構(gòu)建了從上料到傳送裝置，經(jīng)過機(jī)器視覺光學(xué)系統(tǒng)圖像采集與工控機(jī)圖像處理，最后由剔除裝置篩選出次品的硬件平臺。運(yùn)用EmguCV開源計(jì)算機(jī)視覺庫和C#開發(fā)人機(jī)交互軟件系統(tǒng)，包括用戶管理、方案配置、相機(jī)調(diào)參、圖像算法等功能。通過測試表明，整個膠囊檢測系統(tǒng)可在9~12萬粒/h的高速運(yùn)轉(zhuǎn)下穩(wěn)定運(yùn)行，誤檢率小于5%。具有良好的企業(yè)應(yīng)用前景。

發(fā)表于：5/10/2016