En este artículo, se utiliza un enfoque de aprendizaje profundo para llevar a cabo un estudio y análisis en profundidad de la asignación inteligente de recursos en redes de comunicación inalámbricas. En primer lugar, se discuten los conceptos relacionados con la arquitectura CSCN y se analiza el rendimiento de las pequeñas estaciones base (SBS) en la arquitectura CSCN; a continuación, se utiliza el modelo de red de memoria a largo plazo (LSTM) para predecir la ubicación móvil de los usuarios, y se puntúan las condiciones de transmisión de los usuarios en función de dos condiciones, a saber, la ubicación móvil de los usuarios y si las pequeñas estaciones base a las que están conectados los usuarios tienen sus estados de caché deseados, y las pequeñas estaciones base seleccionan la transmisión. A continuación, se introduce el concepto de teoría de juegos para modelar el problema de maximizar el rendimiento de la red como un problema de juego no cooperativo multiinteligente; por último, se propone un algoritmo de asignación de recursos inalámbricos basado en el aprendizaje profundo aumentado para que la pequeña estación base aprenda de forma autónoma y seleccione los recursos de canal en función del entorno de red para maximizar el rendimiento de la red. Los resultados de la simulación muestran que el algoritmo propuesto en este artículo mejora significativamente el rendimiento de la red en comparación con el algoritmo tradicional de acceso aleatorio y el algoritmo propuesto en la literatura. En este trabajo, lo aplicamos al problema de control de recursos de grano fino de la asignación de tráfico de usuario y descubrimos que la técnica de control de recursos basada en el marco AC puede obtener un rendimiento muy cercano a la solución óptima local de un algoritmo de conexión dual de usuario justo proporcional basado en emparejamiento con una complejidad computacional de nivel polinomial. Se implementa la optimización de la política de decisión de asignación de recursos y descarga de tareas y, al final del proceso de entrenamiento, cada organismo inteligente realiza de forma independiente la asignación de recursos y la descarga de tareas de acuerdo con el estado y la política actuales del sistema. Por último, los resultados de la simulación muestran que el algoritmo puede mejorar eficazmente la calidad de la experiencia del usuario y reducir la latencia y el consumo de energía.

El peligro del trabajo en el fondo del pozo se debe principalmente a los gases químicos tóxicos e inflamables NO2, CO, SO2, H2S, CH4, CO2, etc. Cuando la concentración alcanza un determinado valor, producirá daños muy grandes. Con el desarrollo continuo de la tecnología de sensores y la tecnología de comunicación, es necesario controlar las características geográficas relevantes bajo tierra. Debido a los complejos parámetros ambientales de la calzada de la mina de carbón y a las interferencias causadas por diversos equipos eléctricos, la transmisión de las señales electromagnéticas de la mina se verá afectada, lo que dará lugar a una baja precisión de posicionamiento. Sin embargo, las fugas de gases químicos subterráneos ponen en peligro la vida de los trabajadores subterráneos, que no puede garantizarse, por lo que es necesario controlar eficazmente la concentración de componentes de gases químicos en las minas subterráneas. En este trabajo, se propone un algoritmo de llama de polilla basado en pesos de inercia optimizados. Mediante la mejora continua de los pesos de inercia locales, se determina el óptimo global utilizando el cambio de pesos de inercia en el proceso iterativo del algoritmo. Probando la convergencia y el valor óptimo de varios algoritmos bajo funciones de prueba comunes, IMFO puede obtener la solución óptima global. Por último, se controlan las concentraciones de gases químicos NO2, CO, SO2, H2S, CH4 y CO2 fijando zonas específicas para ver si alcanzan los valores de alerta temprana. A continuación, se utilizan 16 coordenadas en la región para predecir el método anterior, y el algoritmo IMFO puede conseguir el mejor efecto de predicción.

En este trabajo se presenta un algoritmo de optimización de matrices de medida Toeplitz caóticas bipolares para la optimización alternante. La construcción de matrices de medida es una de las técnicas clave para la detección compresiva desde la teoría hasta las aplicaciones de ingeniería. Estudios recientes han demostrado que las matrices de Toeplitz caóticas bipolares, construidas combinando el determinismo intrínseco de las secuencias caóticas bipolares con las ventajas de las matrices de Toeplitz, tienen ventajas significativas sobre otras matrices de medida en términos de sobrecarga de memoria, complejidad computacional y dificultad de implementación. Sin embargo, en las aplicaciones prácticas pueden seguir existiendo problemas como la fuerte correlación y los grandes coeficientes de interdependencia entre las matrices de medida y los diccionarios dispersos. Para abordar este problema, proponemos un nuevo algoritmo bipolar caótico de optimización alternante de matrices de medida Toeplitz. En primer lugar, mediante la introducción de la matriz de estructura, el problema de optimización de la matriz de medida se transforma en el problema de optimización de la secuencia generadora, garantizando así que el proceso de optimización no destruya las propiedades estructurales de la matriz; a continuación, se añaden restricciones a los valores de la secuencia generadora durante el proceso de optimización, de modo que la matriz de medida optimizada siga manteniendo las propiedades bipolares. Por último, la eficacia del algoritmo de optimización de este artículo se verifica mediante experimentos de simulación. Los resultados experimentales muestran que la matriz de medición Toeplitz caótica bipolar optimizada puede reducir eficazmente el error de reconstrucción y mejorar la probabilidad de reconstrucción.

El algoritmo de localización de objetivos es fundamental en el campo de las redes inalámbricas de sensores (WSN) y se utiliza ampliamente en muchas aplicaciones. En el método de localización convencional, la distribución de la ubicación de los nodos de anclaje es fija y no puede ajustarse dinámicamente en función del entorno de despliegue. La precisión de localización resultante no es alta, y el algoritmo de localización no es aplicable a condiciones tridimensionales (3D). Por ello, se propuso un método de localización de WSN basado en la triangulación de Delaunay, que puede adaptarse a condiciones bidimensionales (2D) y tridimensionales (3D). Basándonos en la ubicación del nodo objetivo, buscamos el triángulo o tetraedro que rodea al nodo objetivo y diseñamos el algoritmo de localización por etapas para calcular con precisión el valor de las coordenadas del objetivo. La relación entre el número de nodos objetivo y el número de gráficos generados se analizó mediante numerosos experimentos, y el algoritmo de localización 2D propuesto se verificó ampliándolo al sistema de coordenadas 3D. Los resultados experimentales revelaron que el algoritmo propuesto puede mejorar eficazmente la flexibilidad de la disposición de los nodos de anclaje y la precisión de la localización del objetivo.

Este artículo propone un sistema de gestión de la información de seguimiento logístico basado en una red de sensores inalámbricos, que utiliza nodos de sensores inalámbricos para rastrear y gestionar la información de seguimiento logístico, y diseña un sistema de gestión de la información de seguimiento logístico en red para lograr la gestión remota en tiempo real de la información de seguimiento logístico. El trabajo de investigación de este documento puede mencionar el tiempo real y la precisión de la gestión de la información de seguimiento logístico, que tiene una importancia orientativa significativa para la seguridad de la información de la industria logística. En primer lugar, se analiza el proceso de negocio de las empresas de logística, se obtiene el análisis de la demanda del sistema de gestión de seguimiento logístico, se divide todo el sistema de gestión de seguimiento logístico en varios módulos funcionales de acuerdo con el proceso de negocio logístico de las empresas, se analizan y diseñan estos módulos funcionales del sistema y se proporciona el modelo de las funciones del sistema. Después de analizar y diseñar el sistema, para el problema de procesamiento de datos en la red de sensores inalámbricos, se propone el algoritmo de transmisión de diferencias basado en la expectativa media, que calcula el valor medio como el valor esperado bajo el modelo de datos específico. A continuación, se transmiten los datos de la diferencia entre el valor recogido y el valor esperado para reducir la cantidad de datos enviados por los nodos, reducir el consumo de energía, ampliar el ciclo de vida de la red y garantizar la estabilidad del sistema de información de seguimiento logístico. El objetivo es reducir la cantidad de datos enviados por los nodos, reducir el consumo de energía, ampliar el ciclo de vida de la red y garantizar el funcionamiento estable del sistema de información de seguimiento logístico. En este artículo, describimos el sistema de seguimiento logístico basado en una red de sensores inalámbricos, que no sólo tiene características como la compartición y la flexibilidad, sino también una alta tolerancia a los fallos. El sistema está diseñado para módulos funcionales como la gestión de compras, la gestión de inventarios y la gestión de ventas. Para el diseño y el desarrollo se ha elegido la plataforma tecnológica JAVA, la base de datos SQL Server para el backend del sistema y una interfaz WEB sencilla y fácil de usar para la parte de servicio al usuario del sistema, con el fin de satisfacer las necesidades de un entorno fácil de utilizar. La implementación del sistema también aporta algunas contribuciones teóricas y prácticas al diseño y desarrollo de sistemas similares de gestión de la información de seguimiento logístico basados en redes de sensores inalámbricos.

Como tecnología nueva y popular, el IoT está afectando profundamente al método de diseño del arte. No sólo trae muchos beneficios, sino que también trae desafíos para el campo de almacenamiento de información. Se diseña la estructura del sistema de diseño inteligente asistido por arte basado en el sensor IoT, y se aplica el C/S tradicional en la estructura de la aplicación. El centro de almacenamiento de información IoT necesita diseñar un esquema de almacenamiento de datos adecuado a sus características. Sobre la base del pleno dominio de los principios y conceptos del arte decorativo y el proceso básico del diseño asistido por el arte, de acuerdo con la magnanimidad y la correlación temporal y espacial, la aplicación de este método de distribución de datos al diseño asistido por el arte puede mejorar significativamente la eficiencia del diseño artístico. Los experimentos muestran que, en comparación con algoritmos similares aleatorios y Bubba, esta estrategia tiene un mejor rendimiento en el sistema en términos de índice DM y LBST. Por último, utilizando los resultados del grupo de control y del grupo experimental, este artículo verifica que el sistema de diseño asistido por arte del Internet de las cosas puede mejorar el entusiasmo de los usuarios por el diseño; desarrollar el potencial y la iniciativa de diseño; mejorar la capacidad de observación, el método de pensamiento y la capacidad de expresión de los diseñadores; y mejorar significativamente la capacidad de diseño y el nivel de diseño de los usuarios.

Con el objetivo de resolver el problema de la baja eficiencia y precisión del diagnóstico, debido al ruido y a la interferencia entre varios fallos cuando se diagnostican fallos compuestos de rodamientos en condiciones de trabajo reales, se propone un método de diagnóstico de fallos compuestos de rodamientos basado en la entropía de energía espectral autorregresiva (AR) de paquetes de ondas optimizados y en una red neuronal de propagación de mapa de retroceso autoorganizada con optimización de enjambre de partículas sin términos de velocidad adaptativa (ANVTPSO-SOM-BPNN). La característica de entropía de energía se extrae de la señal de vibración del rodamiento mediante el espectro AR de paquetes de ondas, y SOM y BPNN se combinan para formar una red en serie. Para PSO, el término de velocidad se descarta y el peso de inercia y el factor de aprendizaje se ajustan de forma adaptativa. Por último, se realiza el diagnóstico de fusión de pruebas Dempster-Shafer (D-S). Para acercarse más a las condiciones de la aplicación, los datos se recogen cerca y lejos del punto de fallo para el diagnóstico de fallo compuesto, lo que verifica la eficacia del método propuesto.

Con el desarrollo de la ciencia y la tecnología, una gran variedad de dispositivos electrónicos han entrado en nuestras vidas, haciendo que nuestras vidas sean más inteligentes y que nuestro trabajo sea más eficaz. El objetivo de este artículo es estudiar la aplicación de la tecnología de fusión de datos multisensor al sistema de monitorización del entrenamiento de dragon boat acuático. En ese caso, podemos analizar los diversos indicadores físicos de los atletas de dragon boat basándonos en los datos reflejados por estos sensores, cuando pueden alcanzar sus límites físicos y pueden rendir en el mejor estado para obtener los mejores resultados. El sensor se utiliza para descomponer los datos relevantes de cada parte de las extremidades del atleta. Este paso se basa en la imagen y comprende el valor máximo de los datos para ajustar el objetivo del entrenamiento. Este artículo propone algunos algoritmos de fusión de datos, utilizando el método del filtro de Kalman, el método de estimación bayesiano, y el algoritmo de la teoría de la evidencia DS para comparar los sistemas de fusión de datos, a través de la comparación para encontrar la mejor precisión de fusión, y luego obtener el método más adecuado se aplica entonces a este sistema de monitorización de dragon boat acuático para mejorar la eficiencia del entrenamiento de los atletas de dragon boat. Los resultados experimentales de este trabajo muestran que cuando el valor del parámetro aumenta de 0,97 a 2,5, la precisión media de clasificación del clasificador k-NN disminuye de 0,97 a 0,4, y la precisión de los resultados de fusión de las tres reglas de fusión también se reduce en consecuencia, pero en este trabajo propuesto, la regla de fusión RP sigue teniendo un mejor rendimiento que las otras dos reglas de fusión. Cuando el clasificador es k-NN, las tres reglas de fusión aumentan con el número de sensores, y la precisión de los resultados de la fusión mejora en consecuencia. Sin embargo, la precisión final de la fusión obtenida por la regla de fusión RP propuesta en este trabajo es siempre mejor que las reglas de integración NB, y las reglas de integración WMV son superiores. A través de estos análisis, se puede elaborar un programa de entrenamiento que sea el más adecuado para los atletas de dragon boat, de modo que los atletas no resulten inútiles. La tecnología de fusión de datos multisensor aporta una gran comodidad al entrenamiento acuático de dragon boat y puede proporcionar datos más razonables y precisos para explorar una forma práctica sobre la base de garantizar la seguridad del personal.

El conocimiento de la información geomagnética y giroscópica que puede utilizarse para el ángulo de balanceo del proyectil es decisivo para aplicar la corrección de la trayectoria y la ley de control. Para mejorar la precisión de la medición del ángulo de balanceo del proyectil, se propone un algoritmo de filtro de Kalman de modelos múltiples interactivos (IMMKF) que utiliza la información de la velocidad angular del giroscopio para la información del sensor geomagnético. En primer lugar, se diseña el módulo de adquisición de datos del sensor geomagnético y del sensor giroscópico, y se obtienen los datos de prueba de los sensores mediante experimentos semifísicos. Además, según la precisión de medición de cada sensor, el algoritmo realiza el proceso IMMKF sobre la información geomagnética/giroscópica para obtener el ángulo de balanceo. Los experimentos y los resultados de los cálculos demuestran que el error del ángulo de balanceo obtenido tras el procesamiento por el algoritmo IMMKF se aproxima a 2°, lo que es mejor que los 5° calculados adoptando el filtro de Kalman directamente con la información geomagnética.

Con el fin de mejorar el efecto del análisis de la volatilidad de los tipos de interés bancarios, este artículo combina condiciones reales y algoritmos de aprendizaje automático para construir un modelo de análisis de la fluctuación de los tipos de interés bancarios basado en un modelo estadístico informático y en el aprendizaje automático. En el caso de los datos con transformación del sistema, los datos contienen procesos estacionarios y no estacionarios, por lo que la potencia de la prueba estándar de raíz unitaria es baja. Por lo tanto, este artículo propone un nuevo método de prueba de raíz unitaria. Desde el análisis de la demanda, pasando por el diseño del sistema, hasta su implementación y comprobación, se adoptan ideas avanzadas relacionadas con la ingeniería de software, y el sistema de gestión de tipos de interés del banco se diseña e implementa siguiendo estrictamente los procesos relacionados con el desarrollo de software. Este documento adopta la idea de diseño modular, clasifica las funciones a realizar según su contenido, y lleva a cabo la verificación estructural y el análisis de rendimiento de los módulos funcionales. A través del análisis experimental, podemos ver que el modelo de sistema construido en este trabajo tiene ciertos efectos en el análisis de las fluctuaciones de los tipos de interés.