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通化师范学院学报
通化师范学院学报

章永林

月刊

1008-7974

thsywk@126.com thsyld@126.com

0435-3208109

134002

吉林省通化市

通化师范学院学报/Journal Journal of Tonghua Normal University
正式出版
收录年代

    基于STM32的智能绿植养护系统设计

    葛先雷陈少潼章志鹏殷文杰...
    1-7页
    查看更多>>摘要：设计了一款基于STM32微控制器的智能绿植养护系统,集成温湿度传感器、光照传感器和CO2传感器等多种传感器模块,并采用相应算法实现高精度监测和自动调节绿植生长环境参数;该系统具有自适应能力,可以根据绿植生长状态动态调节环境参数阈值,更好地满足不同品种和生长阶段的绿植需求;系统搭载了蓝牙和Wi-Fi远程通信功能,用户可以通过手机APP和云平台实现远程监控,并对绿植生长环境参数进行设置和调节.同时,云平台和手机端实时对所采集的数据可视化,便于用户观察和处理异常情况.实验结果表明在实验室和户外环境下,该系统表现出良好的稳定性和高效性,有利于推动物联网在农业领域的应用.

    智能控制STM32微控制器绿植养护云平台

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    Hilbert 空间中的 fusion-Besselian 框架与拟 fusion-Riesz 基

    王亚玲杨洪军王靖华
    8-16页
    查看更多>>摘要：fusion框架作为Hilbert空间中g-框架的特例,与g-框架有许多类似的性质.该文在已有文献的基础上,借助算子理论知识,举反例说明去掉有限维空间的条件下结论不成立,进一步给出fusion-Besselian框架的算子刻画.结合fusion-Besselian框架的算子刻画和反例1,阐明在探讨该类框架性质时,应关注其适用条件和范围.随后讨论拟fusion-Riesz基与拟Riesz基、fusion-Besselian框架之间的关系.最后讨论fusion-Besselian框架和拟fusion-Riesz基的算子扰动,所得结论补充了算子扰动方面的研究.

    g-框架fusion框架fusion-Besselian框架拟fusion-Riesz基

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    区间删失数据下威布尔混合模型的估计研究

    梅文娟王淑影罗琳燕
    17-24页
    查看更多>>摘要：威布尔分布在生存分析领域中有着广泛的应用.该文提出一种新的三参数威布尔分布的混合模型,在形状参数不同情况下构建混合模型,并运用EM算法在区间删失数据下,对三参数威布尔混合模型和在带有协变量情况下三参数威布尔回归混合模型进行估计研究.同时进行相应的数值模拟研究,验证了在有限样本下所提出方法的优良性.最后将所提模型运用到一组关于儿童牙齿健康的实际数据中,验证了所提模型的有效性,具有一定的现实意义.

    区间删失混合模型威布尔分布EM算法

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    两种圆柱形货物装箱问题研究

    贾春玉郭美芳
    25-32页
    查看更多>>摘要：两种圆柱形货物装箱问题是复杂的NP难问题,现有解法对问题的描述多数为奇数层和偶数层,以及每层摆放个数,需要向上或向下取整确定相关数值,很难构建数学模型进行精确求解和提高优化程度.现有解法多数是启发式、递归式智能搜索法等.这些方法虽然能解决许多装箱或下料问题,但相对复杂、繁琐,不易掌握和实际运用.为了克服这些问题,该文提出一种新的简便解法,该解法一方面对问题进行重新描述,分为对齐层、压缝单数层和双数层,便于构建数学模型.另一方面根据剩余尺寸上限,缩小变量取值范围,使问题规模急剧缩小,可有效运用线性规划求解这类问题.新解法相对简单,易于掌握,优化程度高.

    两种圆柱形货物装箱问题新的简便解法优化程度

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    基于Pareto原理的混合动力系统多目标权衡优化控制

    郑清香
    33-40页
    查看更多>>摘要：为权衡优化经济性和平顺性这两个性能指标,提出一种基于Pareto原理的混合动力系统多目标权衡优化控制策略.该策略首先引入驱动电机的转矩系数,并以此为控制变量.其次以SOC为状态量,以整车的等效燃油消耗和冲击度为目标函数,采用基于Pareto原理的混合动力系统多目标权衡优化策略对控制变量进行优化.在Matlab/Simulink平台上搭建整车模型,并在NEDC+HWFET综合工况下进行仿真验证,结果显示,权衡优化后的等效燃油消耗为1.438 L,而只进行平顺性单目标优化的等效燃油消耗为1.562 L,等效燃油消耗降低了 7.9％.无权衡优化的最大冲击度为19.65 m·s-3,权衡优化后的最大冲击度为11.03 m·s-3,降低了 43.86％.仿真结果表明,权衡优化后的经济性和平顺性均有所提升.因此验证了基于Pareto原理的混合动力系统多目标权衡优化策略的有效性.

    混合动力系统经济性平顺性优化策略

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    减水剂和膨胀剂对混凝土收缩的影响研究

    纪艾
    41-46页
    查看更多>>摘要：目的:研究减水剂和膨胀剂对混凝土收缩的影响.方法:以水泥、粉煤灰、细砂、碎石、水、不同类型的减水剂和膨胀剂为原材料,按照设定配合比制作混凝土试件,在试件早期收缩过程中测量其变形值,进而计算出收缩率作为试验指标.结果:不同类型减水剂改性的混凝土试件收缩率从大到小依次为早强型、标准型、缓凝型,且混凝土试件收缩率随减水剂掺量的增加而下降;不同类型膨胀剂改性的混凝土试件收缩率从大到小依次为氧化钙类、硫铝酸钙类、氧化镁类,且混凝土试件收缩率随减水剂掺量的增加而下降.结论:缓凝型减水剂掺量为1.2％、氧化镁类膨胀剂掺量为12％时,为最佳混凝土制备条件.

    减水剂膨胀剂混凝土收缩性能

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    基于不同Bi2WO6形貌下光催化降解四环素性能研究

    于洋郎春秋杜刚王岩...
    47-51页
    查看更多>>摘要：该文以Bi(NO3)3·5H2O和Na2WO4·2H2O为原料通过水热法合成Bi2WO6,重点研究通过改变水合加热时间和溶液酸碱性,不同合成条件对Bi2WO6产物形貌的影响.借助扫描电子显微镜(SEM)对Bi2WO6形貌进行分析.实验结果显示,溶液酸碱性和加热时间均对Bi2WO6的形貌有较大影响,水合加热时间也对其形貌有很大的影响.此外,通过在可见光下降解四环素(TC),探讨了不同合成条件对催化剂性能的影响.实验结果表明,酸碱性会破坏Bi2WO6的结构,进而降低其光催化性能.当水合加热时间为25 h时,Bi2WO6的降解效率最高,降解效果约为50％.

    Bi2WO6水热法SEM光催化降解

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    基于互学习和促进分割的RGB-D显著性目标检测

    夏晨星王晶晶葛斌
    52-58页
    查看更多>>摘要：RGB-D显著性目标检测主要通过融合RGB图像和深度图(Depth)从给定场景中分割最显著的对象.由于受到原始深度图固有噪声的影响,会导致模型在检测过程中拟入错误的信息.为了改善检测效果,该文提出了一种基于互学习和促进分割的RGB-D显著性目标检测模型,设计一个深度优化模块来获取深度图和预测深度图之间最优的深度信息;引入特征对齐模块和跨模态集成模块完成跨模态的融合;针对分割造成的精度损失问题,构建了一个基于多源特征集成机制的分离重构解码器.在5个公开数据集上进行了实验测试,实验结果表明:所提模型与其他模型相比,准确率更高,网络更加稳定.

    RGB-D显著性目标检测互学习特征对齐跨模态集成

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    云存储环境下基于模格算法的数据存储完整度检测

    朱小娟包艳霞
    59-65页
    查看更多>>摘要：在云存储环境下进行数据保存后,需要依托于数据持有性证明检测数据存储完整度,每次验证的计算较为庞大,导致完整度检测的时间较长.对此,提出存储环境下基于模格算法的数据存储完整度检测方法.基于热点循迹的数据分块技术,得到待检测的存储数据子块.根据数据块数量搭建包含众多叶子节点的多分支路径树,并通过哈希值匹配实现验证数据块动态更新.考虑数据存储完整度检测的3种参与实体,建立包含6种算法的验证机制,指导完整度检测的具体流程.最后,利用模格算法实现数据存储完整度检测.实验结果表明:在数据量为1 024 MB时,采用所提方法进行数据存储完整度检测的时间开销仅为3.5 s,满足了云存储数据检测要求.

    云存储模格算法数据完整度动态更新数据分块检测

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    基于协同过滤和室内三维定位的智慧校园精细化学生动态信息推荐研究

    周勇李莉吴瑕狄宏林...
    66-73页
    查看更多>>摘要：智慧校园作为一种全新的教育环境,由于其内部资源数量庞大,易出现信息过载的问题.当前的无差别信息推荐技术容易忽视学生的个体差异,难以满足不同年级和专业在校学生的具体需求.为了解决此类问题,研究首先利用基于改进K-means聚类算法的室内三维定位算法对学生位置进行定位,然后通过基于权重矩阵的协同过滤算法对在校学生需求进行精细化与动态化的信息推荐.结果表明,室内三维定位算法的定位准确率与误差分别为91.13％、0.930 1 m,明显优于改进前的室内三维定位算法.且当相关相似性与Tanimoto系数的调节参数β取值为0.4时,基于权重矩阵的协同过滤算法的MAE值普遍低于0.51.研究提出的室内三维定位算法与协同过滤算法性能优越,在智慧校园背景下,对于不同学生的需求能够做出适当推荐.

    权重矩阵协同过滤算法K-means聚类算法信息推荐智慧校园

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