基于改进粗糙集的混合传感器节点分类算法

混合传感节点的属性较难形成统一识别特征，其节点属性约简过程复杂，存在分类时间长及分类性能差的问题。为此，提出了基于粗糙集的混合传感节点高精度分类算法。在初始化传感节点的基础上计算适应度值，利用遗传算法优化粗糙集修正校验结果，获得统一编码形式的节点。在此基础上，排除了属性权重为“0”的属性，完成节点属性约简。再利用普通分类方法和高级分类方法结合的方式，进行混合节点分类。根据约束条件选取对应的分类方法，实现混合传感节点高精度分类。仿真结果表明，所提算法的分类用时低于520 ms，且该方法的查全率、查准率及F1值均高于对比方法，混合传感节点分类性能较好。     

今天,你“氪金”了吗?

近日,美国品牌汤米·希尔费格宣布成为首个在模拟经营游戏《动物森友会》中开设精品店的奢侈时尚品牌,并计划2021年品牌春季产品也将登陆游戏的品牌空间发售,让玩家可以按季节购买,更新虚拟衣橱。类似合作其实早已不是个例。在2016年,奢侈品牌路易·威登就选择游戏《最终幻想》中的女英雄为品牌虚拟代言人,吸引得部分游戏玩家为虚拟的路易·威登服装而开始"氪金(充值)"。     

润滑油中磨损颗粒在线监测传感器研究进展*

油液监测是判断设备健康状况和提供设备故障隐患预警的有效方法。综述了用于监测润滑油中磨损颗粒的最新各类在线传感器的基本原理,包括批量磁吸附式传感器、微流体电容传感器、金属扫描传感器、双层平面线圈传感器、超声波传感器和光学传感器等,并讨论各种传感方法的优缺点以及未来发展面临的挑战;指出了高通量、高灵敏度、能区别金属与非金属磨粒、可采集磨粒图像信息的集成式传感器是未来研究的重点,集成式、智能化、无线传输的传感器是未来研发方向。     

面向异步网络的安全分布式随机数通用构造

随机数在密码学和区块链领域扮演着极其重要的角色，如密码学中的安全参数生成、共识机制中的委员会重配置以及电子投票的智能合约应用等.近年来针对不依赖可信第三方的分布式随机数生成技术的研究受到了越来越多的关注，其中基于秘密共享的方案数量最多，但普遍通信复杂度较高，而通信复杂度较低的一些方案通常牺牲了随机数的抗偏置性和不可预测性.另外，现有大多数方案基于同步网络模型，网络假设较强，与现实网络环境不符.本文主要研究基于秘密共享的分布式随机数生成技术，抽象出不同方案的共性并兼容特殊性，以及弱化网络假设和优化通信开销.具体贡献如下：(1)提出了交互的分布式随机数生成通用构造.满足伪随机性、唯一性和鲁棒性安全目标，并使用该通用构造对一个分布式随机数生成方案进行了分析，从而更加证明其通用性；(2)设计了面向异步网络的安全分布式随机数生成方案.将现有方案O(n³)和O(f²n²)的通信复杂度降为O(fn²)，将O(fn²)计算复杂度降为O(n²);(3)实现了分布式随机数仿真...     

疫情下电磁场理论课程的网络教学

本文主要总结了新冠疫情期间作者的电磁场理论课程在线教学经验。对比分析了录播和直播的优缺点后,选择录播教学方式。基于超星网络教学平台,展示了录播网络教学的具体措施,包括网上答疑和学习效果检查以及在线批改作业等。给出了网络教学可以为线下教学继续使用的方法和手段,为疫情结束后的正常教学提供了新的网络教学补充措施。     

前言北大核心

20世纪60年代以来,激光和光纤的相继出现催生了新一代光纤通信技术,引领了信息技术的变革。伴随光纤通信技术发展而迅速发展起来的光纤传感技术,是以光波为载体、光纤为媒质,感知和传输外界物理信息的新型传感技术,具有抗电磁干扰、耐腐蚀、高灵敏度、轻质量、小体积、可嵌入(物体)、方便大规模组网进行分布式测量等优良特点,是衡量一个国家信息化程度的重要标志。我国从20世纪70年代末开始研究光纤传感器,与国际基本同步,经过四十多年的发展,我国光纤传感技术日趋完善,研制的传感器种类繁多,包括敏感转动、速度、压力、电流、声波、位移、磁场、液位、应变等物理量的光纤传感器,部分已经在实际场景中获得广泛应用,有力支撑了我国经济的高速发展。光纤传感已成为传感器领域的一个重要分支,具有旺盛的生命力和广阔的市场前景。     

浅议生态环境监测机构的风险控制

现阶段,为了探索创新性的发展途径,生态环境监测机构应始终增强风险控制意识。应加强风险管理,立足于风险控制,以求不断健康发展。     

基于K-means和SOM的水下传感器数据采集方法

随着海洋资源勘探和海洋污染物监控工作的开展，水文数据的监测和采集等已经成为重要的研究方向。其中，水下无线传感器网络在水文数据采集过程中起着举足轻重的作用。本文研究的是水下无线传感器二维监测网络模型中，传感器节点数据采集的问题，其设计方法是通过自组织映射（Self-organizing mapping，SOM）对传感器节点进行路径最优化处理，结合优化的路径图形和K-means算法找到路径内部聚合点，利用聚合点和传感器的节点得到传感器通信半径内的数据采集点，最后通过SOM得到水下机器人（Autonomous underwater vehicle，AUV）到各个数据采集点采集数据的最优路径。经过实验验证，在水下1 200 m×1 750 m范围内布置52个传感器节点的情景下，数据采集点相比于传感器节点路径规划采用相同的采集顺序得到的路径优化了6.7%；对数据采集点重新进行自组织路径规划得到的路径比传感器结点路径的最优解提高了12.2%。增加传感器节点的数量，其结果也大致相同，因此采用该方法可以提高水下机器人采集数据的效率。