简介:无线传感器网络部署的成功取决于是否能够在其诸如数据的精确性、数据聚类程度以及网络生命周期最大化等问题上,提供一个高质量可靠的性能服务。其中,数据融合机制就特别具有挑战性。如果将一小部分低质量的数据作为数据融合输入,那么极可能对整个数据融合结果产生负面影响。该文提出了改进型分批估计和BP神经网络相结合的多传感器数据融合方法,旨在提高网络的服务质量并减少整个网络的能量消耗。该方法能够辨别和剔除低质量的终端数据,提高数据的精确性;同时,它还能够融合冗余的数据,以减少各站点之间的数据通信消耗,使网络生命周期最大化。通过MATLAB实验仿真,表明该文提出的方法具有良好的数据融合性能;相比于LEACH,有效减少转发数据包量,提高了网络生命期。
简介:高校思想政治理论课堂是意识形态宣传的主阵地,意识形态文本经过多次修改与论证已初步合理,但数字化开发尚存在诸多空白。单质出版抑制了学生自主学习的动力,大量教学资源未能进行有效整合和合理组配,成为影响高校意识形态实效的关键因素。笔者认为,媒介融合时代意识形态宣传文本的单质开发应跳过传统出版与数字出版双向开发的中间阶段,跨越式发展到数字复合开发。在整合优化教学资源的基础上,利用大量媒介事件丰富更新教学资源库建设,同时优化增值服务组件,为学生的解疑答惑以及自助评估提供技术支持,使得意识形态工作在拓展平台的同时,融教育于自主学习和自助检测中,充分发挥学生意识形态自我认同教育的主动性,切实提高意识形态工作的实效。