13、无线传感器网络中能量感知多级路由算法解析

无线传感器网络中能量感知多级路由算法解析

1. 引言

无线传感器网络(WSN)由能够监测和记录物理条件(如温度、湿度、车辆移动、光照条件、压力、噪音水平等)的小型传感器设备组成。其关键应用包括军事、环境监测、灾害系统和医疗保健等领域。传感器节点部署后会自主构建网络,收集目标区域的数据并无线发送到汇聚节点。然而,在许多应用中,WSN 部署在恶劣环境中,传感器节点难以补充能量,且节点由电池供电,能源有限。因此,传感器节点的能耗成为 WSN 长期运行的关键问题。

聚类传感器节点是一种有效的节能技术。在这种方法中,下层将传感器节点分组形成簇,每个簇有一个簇头(CH),其余节点为簇成员(CM)。CH 收集并聚合 CM 的数据,然后直接或通过其他 CH 将聚合数据发送到汇聚节点,形成上层。CH 与汇聚节点之间的通信有单跳和多跳两种方式。单跳通信中,CH 直接将聚合数据发送到汇聚节点;多跳通信中,CH 通过其他 CH 或中间传感器节点将数据包发送到汇聚节点。但现有多跳路由技术大多选择单一路径转发数据,导致路径上部分 CH 能耗不均衡,限制了网络寿命。

为解决这一问题,提出了一种新的分布式能量感知多级路由算法(EMRA),旨在最大化网络寿命。该算法分为骨干网络(BN)形成和路由两个阶段。在 BN 中,根据 CH 与汇聚节点的距离为 CH 分配不同级别,然后每个 CH 选择一组 CH 作为转发节点,根据提出的成本函数(CF)分配和传输数据包,以平衡转发节点的负载并最小化 CH 的能耗。

2. 相关工作

许多基于簇的路由协议可分为单跳通信和多跳通信两类。单跳通信中,CH 收集并聚合 CM 的数据后直接发送到汇聚节点,其优点是汇聚节点附近的节点无入站流量,无

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
皮肤烧伤识别作为医学与智能技术交叉的前沿课题,近年来在深度学习方法推动下取得了显著进展。该技术体系借助卷积神经网络等先进模型,实现了对烧伤区域特征的高效提取与分类判别,为临床诊疗决策提供了重要参考依据。本研究项目系统整合了算法设计、数据处理及模型部署等关键环节,形成了一套完整的可操作性方案。 在技术实现层面,首先需要构建具有代表性的烧伤图像数据库,涵盖不同损伤程度及愈合阶段的临床样本。通过对原始图像进行标准化校正、对比度增强等预处理操作,有效提升后续特征学习的稳定性。网络架构设计需充分考虑皮肤病变的区域特性,通过多层卷积与池化操作的组合,逐步抽象出具有判别力的烧伤特征表示。 模型优化过程中采用自适应学习率调整策略,结合交叉熵损失函数与梯度下降算法,确保参数收敛的稳定性。为防止过拟合现象,引入数据扩增技术与正则化约束,增强模型的泛化能力。性能验证阶段采用精确率、召回率等多维度指标,在独立测试集上全面评估模型对不同烧伤类型的识别效能。 经过充分验证的识别系统可集成至医疗诊断平台,通过规范化接口实现与现有医疗设备的无缝对接。实际部署前需进行多中心临床验证,确保系统在不同操作环境下的稳定表现。该技术方案的实施将显著缩短烧伤评估时间,为临床医师提供客观量化的辅助诊断依据,进而优化治疗方案制定流程。 本项目的突出特点在于将理论研究与工程实践有机结合,既包含前沿的深度学习算法探索,又提供了完整的产业化实施路径。通过模块化的设计思路,使得医疗专业人员能够快速掌握核心技术方法,推动智能诊断技术在烧伤外科领域的实际应用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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