WSNs中基于隐马尔科夫模型的目标识别问题研究

由于无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSNs）资源受限,如何有效利用资源,提高目标辨别的准确度,是WSNs中目标识别系统的研究难题。以隐马尔科夫模型为分类框架,对一个声音传感器阵列节点簇内的目标识别问题进行建模;基于节点信号的空间关联性,改进了子节点Viterbi最大似然序列的计算状态,设置了子节点报送间隔,从而有效地判别局部状态。实验证明,改进后的算法在维持判别正确率的同时降低信息传输量10%以上。     

1-MCP对采后果实贮藏品质影响的研究进展

1-甲基环丙烯(1-MCP)为一种新型乙烯受体抑制剂,具有延缓果实衰老作用。它通过与乙烯受体蛋白的不可逆的竞争结合,干扰乙烯与其受体上的金属离子正常结合而在激素水平上影响果实对乙烯的响应。本文就1-MCP处理分别对呼吸跃变型和非呼吸跃变型果实采后生理及品质的效应以及对贮藏病害的影响进行了综述,旨为1-MCP绿色安全果实保鲜剂的应用推广提供技术思路。1-MCP对果实保鲜具有双向调节作用,1-MCP对采后果实的贮藏品质影响与其使用浓度、处理时间、处理方法及不同种类果实、呼吸漂移类型、采收期、贮藏温度等多种因素密切相关。