为了解决传统分簇路由协议中存在的能耗开销不均衡和簇头选举不合理的问题,提出了一种基于模糊K均值和自适应混合蛙跳算法的WSN负载均衡分簇路由协议。首先,Sink节点收集各子区域的节点位置信息,并行运行模糊K均值算法将网络区域分为若干大小规模不同的簇,并将数据中心拟合到初始簇头节点。然后,以最大化节点剩余能量和最小化节点与簇头以及簇头与Sink节点的距离为目标定义了适应度函数,采用改进的自适应混合蛙跳算法对簇头进行寻优,并将最优解作为最终的簇头。最后,设计了最小跳数路由算法获得各簇头到Sink节点的最小跳数路由。采用NS2仿真工具对该方法进行仿真,实验表明:该方法具有较长的网络生命周期,较其它方法延长生命周期30%以上,具有较大的优越性。

使用Python语言，基于Simpy库函数实现通信网络仿真，包括主机、端口和交换机数据传输\ 目录： 1.数据包生成接收仿真: genSim.py 2.端口传输仿真: portSim.py 3.三端口传输仿真: portLinkSim.py 4.交换机传输仿真: switchSim.py

无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）是一种由大量微型传感器节点组成的自组织网络，它们通过无线通信方式收集和传递环境或特定区域的数据。这些节点通常配备有限的能量资源，因此在设计路由协议时，节能是至关重要的。本文主要探讨的是基于能量和距离的WSN分簇路由协议，这是当前研究的热点。 WSN路由协议主要有两种类型：平面路由协议和层次路由协议。平面路由协议通常简单，但可能不适用于大规模网络，因为它可能导致大量的通信开销。相比之下，层次路由协议，特别是基于簇结构的协议，通过将网络节点划分为多个簇，每个簇有一个簇头，可以有效降低通信能耗，延长网络寿命。簇头负责收集簇内节点的数据并转发至基站，从而减少了节点间的直接通信，降低了能量消耗。 LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）协议是WSN中最著名的分簇路由协议之一。在LEACH中，节点通过随机选择的方式竞争成为簇头，簇头的选举概率随着轮次进行动态调整，以确保簇头负载均衡。然而，LEACH协议存在簇头分布不均和无法保证簇负载平衡的问题。 EECS（Energy Efficient Clustering Scheme）协议是对LEACH的一种改进，它引入了一个新的通信代价公式，考虑了节点到簇头的距离和簇头到基站的距离，以优化能量消耗。此外，EECS协议还确保了每个簇的负载均衡，从而提高了网络生命周期。实验表明，EECS相对于LEACH能显著提高网络的生存时间。 尽管EECS在一定程度上解决了LEACH的问题，但它仍然存在簇头分布漏洞和未充分考虑簇头剩余能量的问题。为解决这些问题，文章提出了ADEECS（Advanced EECS）协议。ADEECS引入了竞争延迟的方法来选举簇头，以避免簇头分布漏洞，并在成簇阶段考虑了簇头的剩余能量，以防止能量耗尽过快。此外，它还采用了可变发射功率的无线传输能量消耗模型，允许节点根据需要调整发射功率，进一步优化能量利用。 基于能量和距离的无线传感器网络分簇路由协议旨在通过高效分簇和智能的数据传输策略，实现网络的长期稳定运行。这些协议通过优化能量消耗，平衡簇头负载，以及考虑节点间距离，提高了WSNs的整体性能和生存时间，使其在各种应用领域，如环境监测、军事监控和医疗保健中，具有广泛的应用潜力。

主要分析了LEACH协议、EEUC协议、DEBUC协议。其中DEBUC协议是对EEUC协议的改进。这3个协议各有优缺点，应该根据实际情况来选择合适的协议。这些协议的实现过程可以分为初始化阶段和数据传输阶段。各个协议的两个阶段的实现过程都有很大的差异。简述了PEGASIS协议，它是在LEACH的基础上进行改进的基于“链”的路由算法。这些协议是研究无线传感器网络的基础。

提出了一种将有线工业以太网和WSN有机结合的矿井监控与应急通信系统,结合该系统的应用要求,设计了一种基于分层的工作面路由协议(LRWF,Layer-based Routing for Working Face)。LRWF利用分簇的思想,将工作面节点按照跳数分层后,根据各层的不同负载形成不同规模的簇以便均衡网络能量,之后以簇首间时变的传输延时、节点剩余能量和传输能耗构建的复合指标选取路径,实现簇间数据的多跳转发。OMNET++仿真实验结果表明,LRWF与现有的矿井WSN路由协议相比,具有较低延时和更好的能量有效性,更适合于矿井环境。

在IT行业中，Qt是一个广泛应用的跨平台开发框架，主要用于创建图形用户界面和其他应用程序。而ModBus是一种工业通信协议，常用于设备之间的数据交换，尤其是在自动化系统中。标题提到"Qt基于QTcpSocket写的ModBusTcp模块，Qt自带的modbusTCP并不能用"，这表明在某些情况下，Qt库内置的ModBus TCP实现可能不满足特定项目的需求或存在兼容性问题，因此开发者选择自定义了一个基于QTcpSocket的ModBus TCP模块。 QTcpSocket是Qt网络模块的一部分，它提供了一种方便的方式来处理TCP/IP套接字通信。在ModBus TCP协议中，数据通常通过TCP/IP网络进行传输，因此QTcpSocket是一个理想的选择来构建自定义的ModBus TCP实现。 描述中提到“自带的ModbusTcp模块协议有错误，所以是没法通讯上的”，这可能意味着Qt库内的ModBus TCP类在解析或执行ModBus请求时存在错误，导致与ModBus设备无法正常通信。因此，开发者编写了自己的模块以解决这个问题，并且这个自定义模块已经在实际项目中经过验证，表现稳定可靠。 在创建自定义的ModBusTCP模块时，开发者通常需要考虑以下关键点： 1. **帧结构**：理解ModBus协议的帧结构，包括功能码、寄存器地址、数据长度等。 2. **错误处理**：正确处理异常情况，如超时、校验错误、无效响应等。 3. **数据转换**：将ModBus协议中的16进制数据转换为应用所需的格式。 4. **同步与异步通信**：决定是使用阻塞还是非阻塞的通信方式，以及如何处理多线程和事件驱动编程。 5. **重试机制**：在网络不稳定时，应包含重试策略来确保数据的可靠性。 6. **错误检测与校验**：实现CRC校验或其他校验机制以保证数据完整性。 在提供的文件列表中，`modbustcp.cpp`和`modbustcp.h`是C++源代码文件，它们分别包含了模块的实现细节和接口定义。`modbustcp.cpp`通常包含函数实现，如建立连接、发送请求、接收响应、解析数据等；而`modbustcp.h`则会声明公共的类、结构体和函数，供其他部分的代码调用。 为了更好地理解这个自定义模块，你需要查看这两个文件的具体内容，了解类的定义、成员变量、方法实现以及与其他部分代码的交互。例如，可能有一个名为`ModBusTcp`的类，它继承自`QObject`，并使用`QTcpSocket`作为底层通信机制。这个类可能包含如`connectToHost`、`sendRequest`、`parseResponse`等方法，以完成整个ModBus TCP通信流程。 总结来说，由于Qt默认的ModBus TCP实现存在问题，开发者创建了一个基于QTcpSocket的新模块，通过自定义通信逻辑和错误处理策略，实现了稳定可靠的ModBus TCP通信。这个自定义模块的源代码分布在`modbustcp.cpp`和`modbustcp.h`文件中，对于想要学习或改进ModBus通信的Qt开发者来说，这些文件是宝贵的资源。

基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第1页。基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第1页。基于Weka的数据分类分析实验报告范文 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第1页。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第1页。 1实验目的 使用数据挖掘中的分类算法，对数据集进行分类训练并测试。应用不同的分类算法，比较他们之间的不同。与此同时了解Weka平台的基本功能与使用方法。 2实验环境 2.1Weka介绍 Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 图1Weka主界面 Weka系统包括处理标准数据挖掘问题的所有方法：回归、分类、聚类、关联规则以及属性选择。分析要进行处理的数据是重要的一个环节，Weka提供了很多用于数据可视化和与处理的工具。输入数据可以有两种形式，第一种是以ARFF格式为代表的文件；另一种是直接读取数据库表。 使用Weka的方式主要有三种：第一种是将学习方案应用于某个数据集，然后分析其输出，从而更多地了解这些数据；第二种是使用已经学习到的模型对新实例进预测；第三种是使用多种学习器，然后根据其性能表现选择其中一种来进行预测。用户使用交互式界面菜单中选择一种学习方基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第2页。基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第2页。法，大部分学习方案都带有可调节的参数，用户可通过属性列表或对象编辑器修改参数，然后通过同一个评估模块对学习方案的性能进行评估。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第2页。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第2页。 2.2数据和数据集 根据应用的不同，数据挖掘的对象可以是各种各样的数据，这些数据可以是各种形式的存储，如数据库、数据仓库、数据文件、流数据、多媒体、网页，等等。即可以集中存储在数据存储库中，也可以分布在世界各地的网络服务器上。 大部分数据集都以数据库表和数据文件的形式存在，Weka支持读取数据库表和多种格 式的数据文件，其中，使用最多的是一种称为ARFF格式的文件。 ARFF格式是一种Weka专用的文件格式，Weka的正式文档中说明AREF代表Attribute-RelationFileFormat（属性-关系文件格式）。该文件是ASCII文本文件，描述共享一组属性结构的实例列表，由独立且无序的实例组成，是Weka表示数据集的标准方法，AREF不涉及实例之间的关系。 3数据预处理 本实验采用Weka平台，数据使用Weka安装目录下data文件夹下的默认数据集iri.arff。 Iri是鸢尾花的意思，鸢尾花是鸢尾属植物，是一种草本开花植物的统称。鸢尾花只有三枚花瓣，其余外围的那三瓣乃是保护花蕾的花萼，只是由于这三枚瓣状花萼长得酷似花瓣，以致常常以假乱真，令人难以辨认。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第3页。基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第3页。由于本次使用平台自带的ARFF格式数据，所以不存在格式转换的过程。实验所用的ARFF格式数据集如图2所示。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第3页。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第3页。 图2AREF格式数据集（iri.arff） 鸢尾花的数据集包括三个类别：IriSetoa（山鸢尾）、IriVericolour（变色鸢尾）和IriVirginica（维吉尼亚鸢尾），每个类别各有50个实例。数据集定义了5个属性：epallength（花萼长）、epalwidth（花萼宽）、petallength（花瓣长）、petalwidth（花瓣宽）、cla（类别）。最后一个属性一般作为类别属性，其余属性都是数值，单位为cm（厘米）。 实验数据集中所有的数据都是实验所需的，因此不存在属性筛选的问题。若所采用的数 据集中存在大量的与实验无关的属性，则需要使用weka平台的Filter(过滤器)实现属性的筛选。 实验所需的训练集和测试集均为iri.arff。 4实验过程及结果 应用iri.arff数据集，分别采用LibSVM、C4.5决策树分类器和朴素贝叶斯分类器进行测试和评价，分别在训练数据上训练分类模型，找出各个模型最优的参数值，并对三个模型进行全面评价比较，得到一个最 《基于Weka的数据分类分析实验报告》 实验的主要目的是运用数据挖掘中的分类算法对特定数据集进行训练和测试，以对比不同算法的效果，并熟悉Weka这一数据挖掘工具的使用。Weka是由新西兰怀卡托大学开发的一款开源软件，它支持在多种操作系统上运行，涵盖了回归、分类、聚类、关联规则和属性选择等多种数据挖掘任务。Weka提供了一个直观的用户界面，用户可以通过菜单选择不同的学习算法，调整参数，并通过内置的评估模块来比较不同方案的性能。 实验环境主要涉及到Weka的介绍和数据集的选择。Weka能够处理多种数据源，包括ARFF格式的文件，这是Weka专用的一种属性-关系文件格式，用于描述具有相同属性结构的实例列表。实验选用的数据集是iri.arff，源自鸢尾花数据，包含了三个鸢尾花品种，每个品种有50个实例，共有5个属性，包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和类别。数据集中的所有属性对于实验都是必要的，因此无需进行属性筛选。 在数据预处理阶段，实验直接使用了Weka自带的iri.arff数据，无需进行格式转换。实验过程中，分别使用了LibSVM、C4.5决策树和朴素贝叶斯三种分类器对数据集进行训练和测试，寻找最佳的模型参数。在模型训练后，通过对模型的全面评价，选取性能最佳的分类模型。 实验过程中的关键步骤包括使用Weka的Explorer界面，切换到Classify选项，选择相应的分类算法（如LibSVM），并设置交叉验证为10折，以确保模型的泛化能力。训练完成后，通过比较不同模型在训练集上的表现，确定最优模型及其参数，然后使用该模型对测试数据进行预测，以评估其在未知数据上的效果。 实验的结果分析会对比三种分类器的准确性、精度、召回率等指标，最终选择性能最优的模型。这种比较有助于理解不同算法的特性，同时也为实际问题的数据分类提供了参考。通过这样的实验，不仅能深入理解Weka工具的使用，还能掌握数据分类的基本流程和评价方法，对机器学习和数据挖掘有更深入的理解。

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【标题】"基于Flask框架的智能租房系统"是一个利用Python的Flask微框架构建的Web应用程序，旨在为用户提供一个方便、智能的在线租房服务。这个系统可能包含了房源信息展示、用户注册与登录、房源搜索等功能，通过智能化的推荐算法，帮助用户找到合适的租赁房源。 【描述】"源码，不含sql文件"表明该压缩包提供的内容是程序的源代码，但不包括数据库的SQL文件。这意味着在运行此系统前，你需要自行准备数据库或者使用默认的初始化数据。可能需要设置数据库连接参数，如数据库URL、用户名和密码，以便程序能够正确地存取数据。 【标签】"flask"指示了项目的核心技术栈是Flask，这是一个轻量级的Python Web服务器网关接口（WSGI）应用框架。Flask以其简洁的API和高度可扩展性受到开发者的欢迎，适合构建中小型Web应用。在这个租房系统中，Flask可能被用来处理HTTP请求、路由、模板渲染以及与数据库的交互。 【压缩包子文件的文件名称列表】中的每个文件都有其特定的功能： 1. **detail_page.py**：这可能是房源详情页面的逻辑代码，用于展示房源的详细信息，包括图片、价格、位置等，并可能包含用户对房源的评价和咨询功能。 2. **user.py**：这部分代码可能涉及用户管理，包括用户注册、登录、个人信息维护等功能。它可能包含了处理用户认证和授权的逻辑。 3. **models.py**：模型文件通常用于定义数据库表结构和业务对象，比如房源模型、用户模型等。这里定义了如何将数据映射到数据库表中。 4. **index_page.py**：首页的逻辑，可能包括搜索框、热门房源推荐等功能，让用户可以快速浏览和搜索房源。 5. **list_page.py**：列表页面的实现，可能展示了按地理位置、价格等条件筛选后的房源列表。 6. **app.py**：这是Flask应用的主入口，定义了应用实例，配置路由和中间件，以及可能的错误处理。 7. **linerRegrssion.py**：线性回归模型的实现，可能用于预测房价或根据用户偏好进行智能推荐。 8. **settings.py**：应用的配置文件，包含各种环境变量，如数据库连接信息、日志设置、Flask的配置选项等。 9. **__pycache__**：Python编译后的缓存文件夹，不直接参与程序运行，但包含编译后的模块版本。 10. **.idea**：这是集成开发环境（IDE）如PyCharm的项目配置文件，包含了一些元数据，对运行系统来说并不重要。 综合以上分析，该智能租房系统通过Flask提供了用户友好的界面和后端逻辑，使用Python的线性回归模型来提升用户体验，但由于缺少SQL文件，部署前需自行创建数据库并完成数据迁移。同时，开发者可能还需要配置一些环境变量，以确保所有依赖项都已正确安装并设置。

为解决长时间离家，家中花卉无人照看的问题。 通过检测土壤湿度，利用STM32的ADC通道数据采集数据，控制马达的启动与停止，让土壤保持一定的湿度。 使用模块：光敏电阻、激光发射器、土壤湿度检测传感器、水位检测传感器、继电器模块、激光发射器、光敏传感器、马达（换成小水泵即可）、三极管S8550放大电路、红外接收头、DHT11温湿度传感器、蜂鸣器。