摘要： 針對電力通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)檢測方法存在節(jié)點(diǎn)檢測工作效率低的缺陷,提出基于影響因子的電力通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)檢測方法。將通信影響因子融入檢測系統(tǒng)中,建立電力通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)模型,設(shè)置檢測路徑。通過數(shù)據(jù)處理和故障定位設(shè)計(jì)仿真試驗(yàn),證明該方法與傳統(tǒng)方法相比,檢測召喚率更穩(wěn)定、檢測時(shí)間更短、效率更高。

摘要： 在無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署時(shí),由于優(yōu)化算法的差異,使得優(yōu)化部署后網(wǎng)絡(luò)覆蓋率依舊較低,提出基于BBO算法的無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)優(yōu)化部署研究。基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),生成線性網(wǎng)絡(luò),采用該網(wǎng)絡(luò)完成數(shù)據(jù)的周期性采集,尋找最佳工作節(jié)點(diǎn)和中繼節(jié)點(diǎn)數(shù)量,并通過二者之間的合理分布,確定最優(yōu)節(jié)點(diǎn)傳輸距離。依托于BBO算法設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)布局方案,計(jì)算網(wǎng)絡(luò)覆蓋率,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)優(yōu)化部署。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:不同迭代次數(shù)以及節(jié)點(diǎn)數(shù)目下網(wǎng)絡(luò)平均覆蓋率提升了1.20%、2.34%。

摘要： 本文為解決傳統(tǒng)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位方法定位耗時(shí)較長,功耗較高的問題,無法滿足目前的應(yīng)用需求,因此基于RSSI設(shè)計(jì)了新的低功耗無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位方法,首先測量了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)信號傳輸距離,其次基于RSSI構(gòu)建無線傳感器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了節(jié)點(diǎn)定位模型,最后設(shè)計(jì)了RSSI定位算法,并進(jìn)行了算法優(yōu)化改進(jìn),從而實(shí)現(xiàn)了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位。進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,設(shè)計(jì)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位方法的時(shí)間開銷較短,證明其滿足低功耗的需求,有一定的應(yīng)用價(jià)值,可以作為后續(xù)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的參考。

摘要： 區(qū)塊鏈?zhǔn)蔷哂腥ブ行幕⒉豢纱鄹牡囊环N分布式賬本,網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)都保存了相同的區(qū)塊數(shù)據(jù)。但是,隨著區(qū)塊鏈運(yùn)行時(shí)間的增長,區(qū)塊鏈中節(jié)點(diǎn)需要保存和同步的數(shù)據(jù)隨著時(shí)間暴漲,甚至超過存儲介質(zhì)容量增長的速度。針對此存儲方面的性能問題,從區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)存儲方面進(jìn)行研究,通過分析當(dāng)前區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)保存相同數(shù)據(jù)的存儲冗余狀態(tài),提出基于DHT的區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)歸檔方案,將區(qū)塊數(shù)據(jù)分散存儲在一定量的節(jié)點(diǎn)中,從歸檔數(shù)據(jù)構(gòu)建、查找、與基礎(chǔ)鏈交互三方面展開介紹,在保證區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)不丟失、可查詢的情況下減少存儲冗余,滿足區(qū)塊鏈落地應(yīng)用中存儲與訪問的實(shí)際需要。

摘要： 目的:伴快感缺失的抑郁癥(major depressive disorder,MDD)患者預(yù)后較差。然而,MDD的病因和影像學(xué)基礎(chǔ)尚不明確。目前,針對MDD的腦影像學(xué)研究并未深入探討相關(guān)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)屬性與MDD快感缺失的關(guān)系。因此,本研究旨在探討重度快感缺失抑郁癥(MDD patients with severe anhedonia,MDD-SA)患者與輕度快感缺失抑郁癥(MDD patients with mild anhedonia,MDD-MA)患者在抗抑郁藥物治療前后腦功能節(jié)點(diǎn)特征的差異。方法:招募90例MDD急性發(fā)作期的患者。采用24項(xiàng)漢密爾頓抑郁量表(24-Item Hamilton Depression Scale,HAMD-24)和斯奈斯-漢密爾頓快感量表(Snaith-Hamilton Pleasure Scale,SHAPS)于基線期和治療第6個(gè)月末時(shí)分別評估MDD患者抑郁和快感缺失的嚴(yán)重程度。將SHAPS評分最高的25%的MDD患者納入MDD-SA組(n=19),將評分最低的25%的MDD患者納入MDD-MA組(n=18)。MDD患者均接受抗抑郁藥物治療,并于基線期和治療第6個(gè)月末時(shí)采集其腦功能影像數(shù)據(jù)。應(yīng)用圖論(graph theory)的方法分析MDD-SA和MDD-MA患者腦功能節(jié)點(diǎn)屬性的差異,分析的指標(biāo)包括節(jié)點(diǎn)效率(efficiency,ei)和度(degree,ki)。結(jié)果:重復(fù)測量雙因素協(xié)方差分析(repeated measures 2-factor ANCOVA)顯示,MDD患者左側(cè)額上回(left superior frontal gyrus,LSFG)的ei值(P=0.003)和ki值(P=0.008)以及左側(cè)內(nèi)側(cè)眶額回(left medial orbital-frontal gyrus,LMOFG)的ei值(P=0.004)和ki值(P=0.008)具有顯著的組間(快感缺失)主效應(yīng)。與MDD-MA組相比,MDD-SA組基線時(shí)LSFG的ei值(P=0.015)和ki值(P=0.021)顯著性增高,LMOFG的ei值(P=0.015)和ki值(P=0.037)顯著性增高。基線時(shí),SHAPS評分越高,LSFG的ei值(P=0.019)和ki值(P=0.026)越高,LMOFG的ei值也越高(P=0.040);治療第6個(gè)月末時(shí),SHAPS評分越高,LSFG的ei值越高(P=0.049)。多元線性回歸結(jié)果顯示性別與基線期LSFG的ei值和ki值有關(guān)(r=-0.014,P=0.004;r=-1.153,P=0.001),發(fā)病年齡與治療第6個(gè)月末時(shí)LSFG的ki值(r=-0.420,P=0.034)有關(guān)。基線時(shí)的SHAPS評分與治療第6個(gè)月末時(shí)的HAMD-24評分呈正相關(guān)(r=0.387,P=0.022)。結(jié)論:MDD-SA和MDD-MA患者在腦功能節(jié)點(diǎn)屬性上存在顯著差異,其中存在顯著差異腦區(qū)的節(jié)點(diǎn)屬性(如LSFG較高的ei值)與快感缺失的嚴(yán)重程度呈正相關(guān)。這些有差異的節(jié)點(diǎn)屬性有望成為MDD患者預(yù)后的生物學(xué)指標(biāo)。MDDSA患者LSFG較高的ei和ki值說明MDD-SA患者的LSFG與網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點(diǎn)的連接增強(qiáng),這種增強(qiáng)可能是一種代償性機(jī)制或者保護(hù)性機(jī)制。這種機(jī)制可能是MDD快感缺失的病理學(xué)機(jī)制的重要組成部分。此外,MDD-SA患者的預(yù)后較差,提示較重的快感缺失可能預(yù)測MDD患者較差的預(yù)后。性別和發(fā)病年齡對LSFG的基線期以及治療第6個(gè)月末時(shí)的節(jié)點(diǎn)屬性值均有影響。

摘要： 本文通過對癌細(xì)胞表達(dá)譜數(shù)據(jù)以及癌細(xì)胞突變組數(shù)據(jù)分析研究,采用差異基因的突變頻率和差異基因表達(dá)水平相關(guān)性定義節(jié)點(diǎn)和邊,以突變因子分?jǐn)?shù)值和蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)中的綜合得分值分別作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和邊的權(quán)重,建立癌細(xì)胞差異基因加權(quán)網(wǎng)絡(luò)模型,篩選出癌細(xì)胞關(guān)鍵基因,為癌癥篩查和診治提供新的治療靶點(diǎn)。

摘要： 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展與推廣,受到供電問題的制約。研究了一種供電系統(tǒng),為解決無線傳感網(wǎng)絡(luò)的供電問題提供一種可行的參考方案。提出了一種基于能量自搜集的智慧城市無線感知節(jié)點(diǎn)供電系統(tǒng),該系統(tǒng)采用多晶太陽能電池板搜集光能,采用溫差發(fā)電片搜集熱能,以壓電陶瓷為基礎(chǔ)制作的懸臂梁實(shí)現(xiàn)了對振動能的采集,并將搜集到的能量轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定的直流電能并進(jìn)行智慧化存儲管理,為本系統(tǒng)的無線傳感器模塊供電。該系統(tǒng)最短可在177 s內(nèi)將超級電容充電至4 V,或?qū)⑺鸭降哪芰糠€(wěn)定地儲存到鋰電池中,從而為無線感知節(jié)點(diǎn)持續(xù)供電。所研究的系統(tǒng)在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。

摘要： 隨著我國國民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,城市化水平的不斷提高,電纜作為城市電網(wǎng)的重要組成部分,已經(jīng)成為日常生活中不可分割的部分。傳統(tǒng)電纜在長期運(yùn)行過程中,會因?yàn)殡姶拧l(fā)熱、環(huán)境腐蝕等現(xiàn)象而出現(xiàn)損壞,容易出現(xiàn)安全問題。礦物質(zhì)電纜較傳統(tǒng)電纜采用原材料不同,安全級別更高。但人民財(cái)產(chǎn)安全高于一切,我們?nèi)孕枵莆盏V物質(zhì)絕緣電纜的絕緣狀態(tài)和運(yùn)行狀態(tài)。本文從礦物質(zhì)絕緣電纜安全出發(fā),對電纜防患預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行構(gòu)建,獲取電纜的各項(xiàng)參數(shù)并進(jìn)行分析。通過參數(shù)對比反映礦物質(zhì)電纜的絕緣狀態(tài),及時(shí)發(fā)現(xiàn)并對電纜設(shè)備的潛伏隱患進(jìn)行管理,以保證電纜的安全運(yùn)行,這對居民生命財(cái)產(chǎn)安全具有重要意義。

摘要： 為了提高移動醫(yī)療社會化網(wǎng)絡(luò)(MHSN,Mobile Healthcare Social Network)中數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)效率和網(wǎng)絡(luò)的性能,提出了一種基于節(jié)點(diǎn)和社區(qū)關(guān)系的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)算法。該算法主要從社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn),分析了節(jié)點(diǎn)和目的社區(qū)的關(guān)系。其主要思想是攜帶數(shù)據(jù)包的源節(jié)點(diǎn)根據(jù)判斷與自己是否同社區(qū)而選擇不同的度量標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,與Epidemic、Label、Greedytotal算法相比,提出的算法在傳遞率方面略低于Epidemic算法,優(yōu)于Label、Greedytotal算法,在網(wǎng)絡(luò)開銷方面優(yōu)于Epidemic和Label算法。

摘要： 常規(guī)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)調(diào)度方法使用隨機(jī)部署法感知網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),隨著運(yùn)行輪數(shù)增加網(wǎng)絡(luò)中的失效節(jié)點(diǎn)數(shù)量越來越多,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)存活率過低,因此需要基于遺傳算法,設(shè)計(jì)一種全新的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)調(diào)度方法。以各個(gè)資源分配特征為基礎(chǔ),繪制單信道通信框架,提高數(shù)據(jù)吞吐量,有效地分配數(shù)據(jù)調(diào)度競爭信道,結(jié)合信道輸出值,應(yīng)用遺傳算法構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)高效調(diào)度模型,從而完成無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)調(diào)度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,文章設(shè)計(jì)的基于遺傳算法的無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)調(diào)度方法,在不同調(diào)度輪數(shù)下的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)存活率均較高,證明遺傳算法在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)調(diào)度中有重要的應(yīng)用價(jià)值,可以為后續(xù)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化調(diào)度提供參考。