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大理段氏璞真扎染坊数字化建设探讨 被引量:2
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作者 张丽莹 王聪华 宋维亮 《中国新通信》 2015年第24期98-99,共2页
大理段氏璞真扎染坊是第一批国家级非物质文化遗产名录白族扎染技艺示范点。大理段氏璞真扎染坊数字化建设具有重要的价值、对可数字化的资源进行分析,探讨数字化博物馆的建设,运用数字化技术有效的解决扎染文化遗产的保护、传承和创新。
关键词 非物质文化遗产 大理段氏璞真扎染坊 数字化
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一种基于博弈理论的VANET路由算法 被引量:1
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作者 孙海霞 胡永 刘炜 《电子技术应用》 北大核心 2015年第8期97-100,105,共5页
车联网VANET属于移动自组织网的特殊应用,能够自动、无基础设施组织网络。VANET为车与车辆间和车与基础设施间提供通信,然而,VANET的动态拓扑致使移动自组织网的路由不再适用于VANET。为此,提出一种基于博弈理论(Game)路由算法,通过Gam... 车联网VANET属于移动自组织网的特殊应用,能够自动、无基础设施组织网络。VANET为车与车辆间和车与基础设施间提供通信,然而,VANET的动态拓扑致使移动自组织网的路由不再适用于VANET。为此,提出一种基于博弈理论(Game)路由算法,通过Game寻找最优的路由,并提供接入Internet最优路径。该算法利用学习算法计算纳什等式,再利用纳什等式寻找最合理的路径。仿真结果表明,提出的路由算法能够有效地进行VANET通信。 展开更多
关键词 学习算法 纳什均衡 博弈理论 网关 路由 车载网
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基于传输距离和Sink移动的扩延网络寿命算法 被引量:1
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作者 孙海霞 胡永 张环 《电视技术》 北大核心 2017年第1期37-41,83,共6页
在无线传感网络WSN(Wireless Sensor Network)中,传感节点通常以多跳方式向信宿Sink传输感测数据。由于邻近信宿Sink的传感节点需要承担数据转发的任务,比其他节点消耗更多的能量,缩短了网络寿命。为此,提出一种扩延网络寿命的新算法,记... 在无线传感网络WSN(Wireless Sensor Network)中,传感节点通常以多跳方式向信宿Sink传输感测数据。由于邻近信宿Sink的传感节点需要承担数据转发的任务,比其他节点消耗更多的能量,缩短了网络寿命。为此,提出一种扩延网络寿命的新算法,记为NLTA(Network Life Time Augmentation)。NLTA算法采用了节点传输距离自适应调整和信宿Sink移动两个策略。节点依据能量情况,调整传输距离,减少能量消耗,然后根据路径容量值,调整Sink的位置,平衡网内的节点能量消耗,避免信宿Sink的周围节点能量过度消耗。仿真结果表明,提出的NLTA方案能够有效地提高网络寿命。 展开更多
关键词 无线传感网络 信宿 能量 网络寿命 传输距离
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基于社会特征能量感知的容迟网组播协议
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作者 孙海霞 雷萌 高屹 《电视技术》 北大核心 2016年第11期64-69,共6页
由于容迟网DTN(Delay-Tolerant Network)节点间连接的间歇性,节点只能依据机会性相遇转发数据。为此,提出基于社会特征的能量感知的容迟网络的组播SCEAM(Social Characteristics Energy-Aware based Multicast)协议。将社会网络思想引入... 由于容迟网DTN(Delay-Tolerant Network)节点间连接的间歇性,节点只能依据机会性相遇转发数据。为此,提出基于社会特征的能量感知的容迟网络的组播SCEAM(Social Characteristics Energy-Aware based Multicast)协议。将社会网络思想引入DTN的路由协议,进而选择合适的转发节点传输数据,这充分利用了节点的长期和较稳定的社会特征知识进行决策转发数据。SCEAM协议就利用节点最重要的社会特征——中心度,并考虑节点能量两项信息选择转发节点。仿真数据表明,提出的SCEAM协议在满足数据传输率的要求下,能够支持更多的组播业务,与SDM协议相比,组播业务提高了近27%。 展开更多
关键词 容迟网络 组播 能量 社会特征 中心度
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基于背景类别分层分离的不透水面间接提取——以兰州城关区EO-1 ALI图像为例
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作者 刘炜 王聪华 +1 位作者 赵尔平 雒伟群 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期137-145,185,共10页
以兰州市城关区EO-1 ALI图像作为基础数据源,对比LOOC与最邻近分类(NNC)方法提取不透水面的精度差异. LOOC方法对融合后EO-1 ALI图像进行LBV变换,将变换结果作为解译底图;设置4个尺度层次,分别对应水体、农用地、灌木林地、城市绿地和... 以兰州市城关区EO-1 ALI图像作为基础数据源,对比LOOC与最邻近分类(NNC)方法提取不透水面的精度差异. LOOC方法对融合后EO-1 ALI图像进行LBV变换,将变换结果作为解译底图;设置4个尺度层次,分别对应水体、农用地、灌木林地、城市绿地和草地这5种主要背景类别,对解译底图执行4尺度面向对象分割;将上述类别对象的光谱特征和形态特征差异作为判别规则,利用决策树分类,将这5种背景类别依次从解译底图上提取、分离,生成不透水面初级提取图层;通过光谱反射率差异分析,选定EO-1 ALI图像的近红外波段8和中红外波段10作为分类特征,利用基于模糊C-均值(FCM)算法的非监督分类,从初级图层中分离出砂土、阴影这两种与高、低反照度不透水面光谱特征相近的类别,采用数学形态学开闭运算整饬图像,生成不透水面二级提取图层.结合目视评判和总体精度、 Kappa系数,定量分析LOOC方法与NNC方法的提取精度差异.结果表明:LOOC方法提取不透水面的总体精度、 Kappa系数分别为87.13%、 0.830 3,较NNC方法分别提高5.91%、 7.19%.LOOC方法依据各背景类别的遥感多特征知识,分两级将其分离出解译底图,从而间接、逐步逼近不透水面精准空间分布信息,辨识不透水面的效率优于NNC方法. 展开更多
关键词 EO-1ALI图像 不透水面 光谱反射率 LBV变换 最邻近分类(NNC)
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