无线传感器网络节点定位技术研究

节点定位是无线传感器网络应用的前提和基础.本文在分析WSN自身定位算法研究的基础上,对定位算法进行了分类.根据静态定位和动态定位算法的不同特点,对现有的算法进行了分析比较,并重点讨论了一些典型的动态定位算法.最后针对统一武器制导网络等空间应用领域中对网络节点定位的要求,探讨了节点的移动性和三维定位问题.     

无线传感器网络中的调度算法研究

无线传感器网络调度算法通过合理分配节点数据采集和传输的时间,使其在不需要工作时转入低功耗的休眠模式,在满足应用要求服务质量的前提下,高效利用节点能量,达到延长网络生存期的目的.本文介绍了无线传感器网络调度算法的性能评价标准和分类方法,着重讨论了一些典型的调度算法,最后进行了各种算法的比较性总结,并指出了一些亟待解决的问题.     

人工神经网络应用于骨架型缓释片处方设计

建立了一个设计二氢吡啶类钙拮抗剂骨架片的人工神经网络，该系统由输入层、隐含层、输出层组成，输入层有４个节点（药物的溶解度、骨架材料的水化速率和用量、表面活性剂的用量），隐含层有３个节点，输出层有３个节点（第２、４、６ｈ药物的释放量）。以卡波姆为骨架材料研究了该系统在设计硝苯地平与尼莫地平骨架片的可行性。结果表明：本网络能较好地模拟给定处方的药物释放情况     

异构无线传感器网络中异构节点的部署与优化

在无线传感器网络中适当地部署少量的异构传感器节点能够有效地延长网络寿命,提高网络的可靠性.本文主要研究无线传感器网络中异构节点的部署问题,提出了基于选址问题的异构节点部署算法,以优化无线传感器网络中异构节点的数量和位置.与其它算法相比,该算法对无线传感器网络的拓扑结构没有特定的要求,可以支持随机部署或人工部署的各种传感器网络,最后还给出了该算法的仿真测试结果.     

基于BP神经网络的医学数据分析

BP网络是一种基于误差反向传播（Back Propagation）算法的多层前向神经网络。采用动量梯度下降算法（TRAINGDM）训练BP网络，建立输入到输出的函数映射关系，使其对48例两类五种医学免疫学数据进行训练与分类。训练集数据正确检出率为100％，测试集数据正确检出率为87．5％，效果优良。结论BP网络应用于免疫学数据分类取得很好效果，在临床免疫学人工智能诊断方面将有更为广泛的应用空间。     

一种无线传感器网络定位问题中的分簇算法

本文提出一种用于平面无线传感器网络定位的分簇算法.首先,锚节点根据地理位置划分感知区域;然后,通过拓扑发现过程和锚节点问的信息交换,实现锚节点对周围网络拓扑的感知;最后,根据就近原则将所有未知节点分配到以锚节点为边缘的各个子区域中,而分配到各个子区域中的未知节.点和边缘的锚节点,则构成网络中的各个簇,并由每个簇的主节点保存本簇内全部拓扑信息.该算法可以实现多跳节点的分簇,并且具有较小的通信量,可用于多种基于分簇的分布式定位算法中,有助于解决大规模无线传感器网络的定位问题.仿真实验结果显示,在锚节点按网格分布和随机分布两种情况下,该算法都可以得到良好的分簇结果.     

无线网络中一类多播网络的网络编码

提出一种无线网络空间构造的新算法,该算法借助基本图模拟网络节点状态,通过节点基本图的加入和离开动态实现无线网络.k冗余多播网络采用网络编码可实现最大多播速率k的信息传输,对于无线网络中的k冗余多播网络,从网络信息流分解的角度给出一种网络编码算法.     

异构结构化P2P网络负载均衡方案

结构化P2P网络由于采用DHT算法导致节点存储资源的不均衡,当前解决方案都是假定节点容量及负载是均匀分布在系统中,而忽略了实际网络存在的节点异构性的影响.本文提出的考虑节点异构性的结构化P2P网络负载均衡方案提出了负载均衡的衡量标准--负载平滑度,采用基于相同资源描述符的资源整体转移方案,以节点的邻居节点为平衡范围,描述了系统在节点加入、离开,资源加入以及节点过载情况下的算法,使得整个系统逐步达到负载均衡.该方案充分考虑了实际网络中存在的异构问题.仿真实验表明,该方案有效地解决了并构P2P网络下的负载均衡问题.     

PGA:一种基于最优路径的Ad Hoc网络地理路由算法

本文提出了一种基于最优路径的Ad Hoc网络的地理路由算法PGA及其改进算法H-PGA,该算法在路径的构造、路由、路由恢复各个方面都应用了最优路径路由的概念,较好地解决了地理路由算法中的凹节点问题.在网络节点数n较大的情况下,依然保持很高的报文投递率(n=400、网络度为4时,报文投递率为96%),且实际路径很接近最短路径路径.同时H-PGA路由表的大小与平方根√n成线性关系,单个节点的协议带宽消耗也为O(平方根n),这使得H-PGA可以适用于较大的应用范围.     

一种基于非度量多维标度的移动定位算法

稀疏无线传感器网络由于缺乏足够的距离和连通性信息,导致大多数定位算法无法有效工作.提出了一种非度量多维标度移动节点辅助定位算法--NMDS-LRA(M).该算法对移动节点运动轨迹抽样,添加拓扑约束关 系,然后利用奇异值分解计算节点相异性矩阵的逼近阵,从而有效解决了移动辅助定位问题,并且避免了以往移动定位算法中虚拟节点间距离误差较大对定位精度的影响.仿真分析表明,与以往算法相比,提出的算法有更好的定位精度,而且在较低网络连通度和不规则网络分布的条件下表现出更好的可靠性.     

神经网络用于口服缓释制剂的处方设计

目的　用反向传播(backpropagation ,BP)神经网络,从药物的溶解度设计符合一定释放度要求的缓释制剂处方。方法　选取9种药物(异烟肼、利巴韦林、盐酸地尔硫,盐酸雷尼替丁、盐酸环丙沙星、茶碱、替硝唑、丙基硫氧嘧啶、磺胺甲唑)作为模型药物,按HPMC∶糊精=(5 - 0.2 )∶1配比制成不同释放度的缓释片,测定各个处方的释放度,其释放度数据用于BP神经网络的建模、训练。结果　得到隐含层为一层、结点数为5个和迭代次数为25次的最佳神经网络,并成功拟定了4个制剂处方,按此处方制备的缓释片的实测释放值与神经网络预测值相符。结论由MATLAB 5.1中的BP神经网络和优化工具箱编写的程序可根据药物溶解度设计符合某一释放度要求的缓释制剂处方     

A radial basis function artificial neural network test for neglected nonlinearity

We propose a test for neglected nonlinearity that uses an alternative artificial neural network (ANN) specification to the one commonly used in the literature. We use radial basis functions for the ‘hidden layer’ with basis function centres and radii chosen from the sample data set and selected on the basis of an information criterion. The procedure is straightforward to implement and outperforms, in many cases, the ANN test proposed by 24 and the analytic variation devised by 34 .     

Prediction of the aroma quality and the threshold values of some pyrazines using artificial neural networks

An artificial neural network is used to predict both the classification of aroma compounds and their flavor impression threshold values for a series of pyrazines. The classification set consists of 98 compounds (32 green, 43 bell-pepper, and 23 nutty smelling pyrazines), and the regression sets consist of 24 green and 37 bell-pepper odorous pyrazines. The best classification of the three aroma impressions (93.7%) is obtained by using a multilayer perceptron network architecture. To predict the threshold values of bell-pepper fragrance, a standard Pearson R correlation coefficient of 0.936 for the training set, 0.912 for the verification set, and 0.926 for the test set is received with two hidden layers consisting of two and one neurons. The network for the threshold prediction of the class of green-smelling pyrazines with one hidden layer containing three neurons turns out to be the best with a standard Pearson R correlation coefficient of 0.859 for the training, 0.918 for the verification, and 0.948 for the test set. These good correlations show that artificial neural networks are versatile tools for the classification of aroma compounds.     

Solid State Assay of Ranitidine HCl as a Bulk Drug and as Active Ingredient In Tablets Using DRIFT Spectroscopy with Artificial Neural Networks

Purpose. A new, simple, sensitive and rapid method was developed to analyse the polymorphic purity of crystalline ranitidine-HCl as a bulk drug and from a tablet formulation. Methods. Diffuse reflectance infrared Fourier transform (DRIFT) spectroscopy was combined with Artificial Neural Networks (ANNs) as a data modelling tool. A standard feed-forward network, with back-propagation rule and with single hidden layer architecture was chosen. Reduction and transformation of the spectral data enhanced the ANN performance and reduced the complexity of the ANNs model. Spectral intensities from 1738 wavenumbers were reduced into 173 averaged spectral values. These 173 values were used as inputs for the ANN. Following a sensitivity analysis the number of inputs was reduced to 30, or 35, these being the input windows which had most effect on the output of the ANN. Results. For the bulk drug assay, the ANN model had 30 inputs selected from a sensitivity analysis, one hidden layer, and two output neurons, one for the percentage of each ranitidine hydrochloride crystal form. The model could simultaneously distinguish between crystal forms and quantify them enabling the physical purity of the bulk drug to be checked. For the tablet assay, the ANN model had 173 averaged spectral values as the inputs, one hidden layer and five output neurons, two for the percentage of the two ranitidine hydrochloride crystal forms and three more outputs for tablet excipients and additives. The ANN was able to solve the problem of overlapping peaks and it successfully identified and quantified all components in tablet formulation with reasonable accuracy. Conclusions. Some of the advantages over conventional analytical methods include simplicity, speed and good selectivity. The results from DRIFT spectral quantification study show the benefits of the neural network approach in analysing spectral data.     

抗生素药物血浆蛋白结合率的定量构动关系

目的 应用人工神经网络方法对61种抗生素进行药物分子结构和药物血浆蛋白结合率的定量结构—药物动力学关系的研究(QSPR)。方法 建立了含一个隐含层的反传神经网络，输出层为实验获得的药物血浆蛋白结合率；输入层为计算获得的药物分子的理化参数，量化参数和分子连接性指数等药物分子结构参数。为了验证网络训练结果，随机挑选51个药物为训练集，进行了1eave—one—out分析。结果 最后利用挑选剩下的10个药物进行预测，其血浆蛋白结合率的预测值能很好地与实验数据相吻合。结论所建立的神经网络模型能够有效地进行药物血浆蛋白结合率与药物分子结构的相关性分析。同时也证明了人工神经网络功能强大，将成为药物QSPR研究的一个有效工具。     

16层螺旋CT三维成像在骨关节外伤中的应用

目的探讨16层螺旋CT三维成像在骨关节外伤中的应用。方法 65例外伤骨折患者,26例行X线平片检查。65例患者均行螺旋CT扫描及三维重建,在工作站进行容积再现（VR）及多平面重组（MPR）,并与CT轴位图像及X线平片相比较。结果 65例外伤性骨折,CT轴位图像显示64例,1例颧弓水平骨折经MPR及3D显示骨折线清晰。26例X线平片,3例肋骨线性骨折或轻微骨裂显示不清;2例脊柱爆裂复合伤骨折片移位、椎管狭窄、多发附件骨折X线平片显示不完全;2例肩胛骨线形骨折,1例第2、4跖骨骨折,1例舟状骨骨折,1例股骨外侧髁骨折,1例肘关节桡骨小头骨折,X线平片显示不清;CT重建后均显示清晰。结论 16层螺旋CT能显示X线平片难以显示的隐匿性骨折,三维重建及MPR成像技术可全面观察骨折的形态变化。     

人工神经网络预测7种药物的毛细管电泳迁移时间

目的建立毛细管电泳迁移时间的人工神经网络的预测方法。方法运用人工神经网络 ,通过毛细管区带电泳 (CZE)的实验电压 (V)和缓冲溶液的离子强度 (I)对维生素B1等 7种药物的迁移时间 (tmig)进行预测 ,网络采用三层结构即输入层 隐含层 输出层 ( 2 4 1型 ) ,权值修正采用误差反向传播算法 ,每种药物的样本数为 5 0 ,以“留一法”预测其迁移时间 ,网络学习次数为 1 0 0 0 0。结果当电压在 6～ 2 6kV以及硼砂溶液的离子强度为 1 0～ 1 0 0mmol/L时 ,网络预测的相对误差绝对值小于 1 2 %的概率占 82 3 %。结论人工神经网络对药物的CZE的迁移时间可准确预测     

珍珠、珍珠层的显微结构与鉴别

本文对海水、淡水的珍珠、珍珠层显微结构进行了研究,并与外形类似品的显微结构与粉末作了详细比较,并列表和附图。     

一种含两层专家网络的委员会机器模型

针对含单层专家网络的委员会机器在处理复杂问题时拟合能力不足的情况,本文提出了一种基于两层专家网络的委员会机器(CM-2LE)模型,并推导了其中的网络权值学习规则.对人造数据的整体检验和对实际的气象数据的逐次预报检验,通过调节隐含层节点数目,实验误差结果出现了较明显的减小过程,表明通过增加委员会机器中专家网络的层数,可以提高委员会机器的拟合能力.     

Beiträge zur Kenntnis des Guajakharzes 2. Mitt.: Die Hauptbestandteile der „Guajaconsäure”︁

The Main Constituents of the ?Guajaconic Acid”?. Part 2 The substances A and B were obtained by layer chromatography from the ?Guajaconic acid”?, and the more stable substances MA and MB from a ?Guajaconic acid”? methylated with diazomethane. Spectroscopic and chemical investigations show the relation to lignanes of the furoguajacin-type. MA and MB are convertible into one another. A contains two guajacyl rests, B four. The so called ?Guajacinic acid”? is a mixture of higher condensed products of the same type. For A and B partial structures are discussed.