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一种改进的使用无线传感器网络的
森林
火灾警报系统-研究论文
WSN 是一个自组织网络,由分布在部署环境中的多个次要设备组成,用于执行监控活动。 许多野火造成
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破坏,从而影响大量生物。 本研究讨论了一种基于野火监测的无线传感器网络 (WSN) 系统设计方法。 拟议解决方案的主要目标是智能估计
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中点燃的野火的规模和强度。 已经为无线传感器网络之间的数据通信实施了基于能源效率和优先级的技术。 可以在建议的数据通信解决方案的帮助下创建动态路由路径。 这些动态路径是根据重量、能量、火灾、天气指数和安全性等许多参数开发的。 为了验证,所提出的解决方案设计并实现了一个原型,使用微软框架(工具和技术)来完成大量的模拟实验。 结果和评估清楚地表明了我们提出的基于无线传感器网络的方法的效率和可靠性。
2021-12-25 19:26:19
1.08MB
energy
wildfire
1
基于ZigBee的
森林
火灾监测设计
为了监测
森林
火险因子和着火点,并及时预防和消灭火灾,提出了基于ZigBee的
森林
火灾监测系统设计,系统由信息采集、无线收发、火灾监控功能模块组成。系统采用烟雾传感器、温湿度传感器、风力传感器采集各林区的环境参数信息,基于JN5139无线微控制器实现无线通信功能,并对传感器采集的环境参数数据进行处理和分析,监控中心根据分析结果实现火险预报、火情监测、应急预案功能。基于ZigBee的
森林
火灾监测系统可以实时监测林区环境参数信息,从而及时地预防
森林
火灾的发生或高效地实施火灾救援工作。
2021-12-25 19:21:12
638KB
Zigbee
森林火灾
传感器
JN513
1
森林
健康管理.pdf
森林
健康管理.pdf
2021-12-25 14:01:32
216KB
资料
使用Logistic回归,随机
森林
和支持向量机进行欺诈检测的比较分析-研究论文
为了方便付款和无分类,如今信用卡付款已变得非常流行。 从我们的银行帐户中,我们可以直接在线支付款项。 尽管采用这种简单的付款方式,但它仍具有欺诈的缺点。 未授权人员访问其他人的银行详细信息称为入侵者。 这些入侵者还可以访问一些未经授权的交易。 为了防止这种情况,我们需要一些强大的机制。 在本文中,我们使用了三种不同的分类算法(逻辑回归,随机
森林
和支持向量)进行欺诈检测,并将发现这三种算法的准确性比较。
2021-12-24 13:08:01
729KB
Credit
card
fraud
Classification
1
论文研究-
森林
防火监控中心的软件设计 .pdf
森林
防火监控中心的软件设计,胡文奇,廖胜,以ARM监控终端和计算机远程监控中心构建的无线监控系统,通过无线模块发送和接收数据以实现对现场环境的监控。无线模块经过GPRS网��
2021-12-23 16:56:25
354KB
GPRS
监控中心
数据库
java
1
Christmas-Forest-3D-Application:该应用程序使用基本JavaScript,HTML和CSS在三维环境中创建圣诞节
森林
效果-源码
圣诞
森林
3D 该应用程序使用基本JavaScript,HTML和CSS在三维环境中创建圣诞节
森林
效果。 使用WebGL JavaScript API,我们可以调用和修改不同形状,颜色和位置的特定参数,以创建圣诞节
森林
类型的效果。 入门 该项目是使用带有HTML / CSSJavaScript构建的,因此可以使用任何支持JavaScript的IDE正常工作,并且可以在桌面中进行编辑和运行。 为了使应用程序正常运行,您只需要在选择的浏览器中打开“ Christmas_Forest.html”即可。 先决条件 JavaScript IDE或Visual Studio代码 正在安装 将项目克隆到您的文件夹中,主文件是“ Christmas_Forest.html”,因此在浏览器中打开其他文件将自动打开页面并允许所有功能使用。 运行测试 当前没有单元测试,将来会考虑添加。 建于 主要语言 -HT
2021-12-22 19:53:16
533KB
HTML
1
unity 草原
草原系统,动态草原,风吹东的效果,非常的漂亮,需要的可以下载。
2021-12-22 15:31:18
19.27MB
unity
森林
1
Random-Forest-Regression:
森林
随机回归-源码
随机
森林
回归
森林
随机回归
2021-12-21 17:16:24
2KB
Python
1
Python-randomForestExplainer一套工具来了解随机
森林
算法里面发生了什么
randomForestExplainer 一套工具来了解随机
森林
算法里面发生了什么
2021-12-20 23:12:08
191KB
Python开发-算法和设计模式
1
基于迁移学习的卷积神经网络
森林
火灾检测方法
传统的卷积神经网络目标检测算法需要使用大量的数据来对网络参数进行训练,会花费大量的时间,并且
森林
火灾数据属于小样本数据。基于此,提出一种基于迁移学习的卷积神经网络
森林
火灾检测算法,该算法采用迁移学习的方法训练
森林
火灾检测网络模型。在建立的
森林
火灾数据集上进行实验,结果表明使用该算法进行
森林
火灾检测,准确率可达97%,具有准确率高、误报率低、检测时间短等优点,将其应用在
森林
火灾检测上具有一定的可行性。
2021-12-20 14:09:42
6.52MB
图像处理
森林火灾
迁移学习
卷积神经
1
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