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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de A Game Theory Based Congestion Control Protocol for Wireless Personal Area Networks

A Game Theory Based Congestion Control Protocol for Wireless Personal Area Networks

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

En las redes inalámbricas de sensores (WSN), la presencia de congestión aumenta el ratio de pérdida de paquetes y el consumo de energía y reduce el rendimiento de la red. En particular, esta situación será más compleja en el entorno de Internet de las Cosas (IoT), compuesto por miles de nodos heterogéneos. RPL es un protocolo de enrutamiento IPv6 en redes de baja potencia y con pérdidas estandarizado por el IETF. Sin embargo, el RPL puede inducir problemas bajo congestión de red, como el cambio frecuente de padre y la degradación del rendimiento. En este artículo abordamos el problema de la congestión entre nodos padres y nodos hijos en redes con RPL, que suelen estar formadas por dispositivos de baja potencia y recursos limitados. Para mitigar el efecto de la congestión de la red, diseñamos un procedimiento de cambio de padres mediante una estrategia de teoría de juegos, por la que los nodos hijos pueden cambiar de vecinos de salto siguiente hacia el sumidero. En comparación con la implementación de ContikiRPL, los resultados de la simulación muestran que nuestro protocolo puede lograr una mejora de más del doble en el rendimiento y reducir la tasa de pérdida de paquetes con un menor aumento del número medio de saltos.
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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A Game Theory Based Congestion Control Protocol for Wireless Personal Area Networks

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de Optical Waveguides with Compound Multiperiodic Grating Nanostructures for Refractive Index Sensing

Optical Waveguides with Compound Multiperiodic Grating Nanostructures for Refractive Index Sensing

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2015

Se investigan teórica y experimentalmente las características espectrales y la sensibilidad al índice de refracción de las guías de onda de rejilla multiperiódica compuesta. Las rejillas compuestas se forman por superposición de dos o más rejillas monoperiódicas. En comparación con las guías de onda monoperiódicas de cristal fotónico, las guías de onda de rejilla compuesta ofrecen más grados de libertad de diseño mediante la elección de los periodos y ciclos de trabajo de las rejillas componentes. La detección del índice de refracción se consigue evaluando la longitud de onda o la intensidad de las resonancias del modo guiado en el espectro de reflexión. Hemos diseñado, fabricado y caracterizado 24 guías de onda nanoestructuradas multiperiódicas para la detección del índice de refracción. Se realizan simulaciones con el algoritmo de ondas acopladas riguroso (RCWA). Los espectros resultantes, las sensibilidades de resonancia y los factores de calidad se comparan con nanoestructuras monoperiódicas y con tres nanoestructuras aperiódicas seleccionadas (Rudin-Shapiro, Fibonacci y Thue-Morse). La sensibilidad al índice de refracción de las resonancias TE es similar para todos los tipos de nanoestructuras investigadas. En el caso de las resonancias TM, las nanoestructuras multiperiódicas compuestas presentan valores de sensibilidad más altos en comparación con la nanoestructura monoperiódica y valores similares a los de las nanoestructuras aperiódicas. No se observa ninguna influencia significativa de los ciclos de trabajo de la rejilla compuesta sobre la sensibilidad.
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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de Design of Tunnel Magnetoresistive-Based Circular MFL Sensor Array for the Detection of Flaws in Steel Wire Rope

Design of Tunnel Magnetoresistive-Based Circular MFL Sensor Array for the Detection of Flaws in Steel Wire Rope

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2016

Los dispositivos magnetorresistivos de túnel (TMR) tienen un rendimiento superior en la detección de campos magnéticos débiles. En este estudio, los dispositivos TMR se emplearon por primera vez para formar un sensor circular de fuga de flujo magnético (MFL) para la detección de defectos leves en cables metálicos. Se presentaron dos versiones de este conjunto de sensores circulares a medida basados en TMR para la inspección de cables metálicos con diámetros de 14 mm y 40 mm, respectivamente. Se seleccionaron bobinas tipo Helmholtz o un magnetizador basado en imanes de ferrita para proporcionar el campo magnético adecuado, a fin de cumplir los requisitos técnicos de los dispositivos TMR. El coeficiente de varianza en el rendimiento de detección de defectos de los elementos del conjunto de sensores se estimó experimentalmente en un 4,05%. Ambas versiones del conjunto de sensores MFL fueron capaces de detectar múltiples defectos de un solo alambre roto en los cables metálicos. Las posiciones axiales y circunferenciales precisas de estos defectos de alambre roto se estimaron a partir de los resultados de la imagen de escaneado MFL. Además, el conjunto de sensores basado en TMR propuesto se aplicó para detectar la señal MFL inducida por ligeros defectos de desgaste superficial. Se utilizó un método de análisis de correlación mutua para distinguir las señales causadas por la fluctuación de despegue a partir de los resultados de la imagen de escaneado MFL. Los conjuntos de sensores MFL presentados en este estudio sirven de inspiración para el diseño de conjuntos de sensores circulares basados en TMR hechos a medida para inspecciones estructurales ferromagnéticas cilíndricas.
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Design of Tunnel Magnetoresistive-Based Circular MFL Sensor Array for the Detection of Flaws in Steel Wire Rope

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de Model and Verification of Medical English Machine Translation Based on Optimized Generalized Likelihood Ratio Algorithm

Model and Verification of Medical English Machine Translation Based on Optimized Generalized Likelihood Ratio Algorithm

Por: Hindawi | Fecha: 2021

La identificación de frases desempeña un papel importante en la traducción automática de inglés médico. Sin embargo, las frases en inglés médico son complicadas en cuanto a estructura interna y relación semántica, lo que dificulta la identificación de la traducción automática y, por tanto, afecta a la precisión de los resultados de traducción. Con el objetivo de romper el cuello de botella de la traducción automática en el ámbito médico, este trabajo diseñó un modelo de traducción automática basado en el algoritmo optimizado de cociente de probabilidad generalizado (GLR). En concreto, el modelo en cuestión estableció un corpus de frases médicas de 250.000 palabras en inglés y 280.000 en chino, aplicó la función de mapeo de símbolos a la identificación de la parte de la oración de la frase y empleó la función sintáctica de la estructura de tabla de análisis de salida múltiple para corregir la ambigüedad estructural en la identificación de la parte de la oración, obteniendo finalmente el resultado de identificación final. De acuerdo con la verificación exhaustiva, se observó que el modelo de traducción que empleaba el algoritmo GLR optimizado mejoraba la velocidad, la precisión y el rendimiento de actualización de la traducción automática y resultaba más adecuado para la traducción automática en el ámbito médico, por lo que ofrecía una nueva perspectiva para el empleo de la traducción automática médica.
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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de A Study on RB-XGBoost Algorithm-Based e-Commerce Credit Risk Assessment Model

A Study on RB-XGBoost Algorithm-Based e-Commerce Credit Risk Assessment Model

Por: Hindawi | Fecha: 2021

El método actual de evaluación del riesgo crediticio del comercio electrónico es propenso a un mal equilibrio de los datos y a una baja precisión de la evaluación. En este estudio se propone un modelo de evaluación del riesgo crediticio del comercio electrónico basado en el algoritmo RB-XGBoost. Se utiliza el método de equilibrio aleatorio adaptativo (RB) para muestrear y procesar los datos obtenidos con el fin de mejorar el grado de equilibrio de los datos. Se construye un sistema de índice de evaluación basado en los datos procesados. Basándose en el sistema de índice de evaluación del riesgo y en el algoritmo XGBoost, este trabajo construye un modelo de evaluación del riesgo del comercio electrónico y evalúa el riesgo de crédito del comercio electrónico utilizando este modelo. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto tiene un buen equilibrio de datos, un elevado coeficiente kappa y una gran área de la curva receiver operating characteristic (ROC), lo que puede mejorar eficazmente la precisión de la evaluación del riesgo de crédito del comercio electrónico.
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Imagen de apoyo de Application of Multiscale Facial Feature Manifold Learning Based on VGG-16

Application of Multiscale Facial Feature Manifold Learning Based on VGG-16

Por: Hindawi | Fecha: 2021

Objetivo. Con el fin de resolver los problemas de las pequeñas muestras de imágenes faciales, el tamaño elevado, la baja estructura, la ausencia de etiqueta y la dificultad de seguimiento y recaptura en los vídeos de seguridad, proponemos un popular algoritmo de múltiple de características faciales multiescala (MSFFM) basado en VGG16. Método. Primero construimos la arquitectura VGG16 para obtener rasgos faciales a diferentes escalas y construir un múltiple de rasgos faciales multiescala con rasgos faciales a diferentes escalas como dimensiones. Al mismo tiempo, la tasa de reconocimiento, la tasa de precisión y el tiempo de ejecución se utilizan para evaluar el rendimiento de VGG16, LeNet-5 y DenseNet en la misma base de datos. Resultados. De los resultados de los experimentos comparativos se desprende que la tasa de reconocimiento y la precisión de VGG16 son las más altas de las tres redes. La tasa de reconocimiento de VGG16 es del 97,588%, y la precisión, del 95,889%. Además, el tiempo de ejecución es de sólo 3,5 segundos, es decir, 72,727 veces más rápido que LeNet-5 y 66,666 veces más rápido que DenseNet. Conclusiones. El modelo propuesto en este artículo resuelve el problema clave de la detección y el seguimiento de rostros en el ámbito de la seguridad pública, predice la posición de la imagen de la cara en el espacio múltiple de dimensión temporal y mejora la eficacia de la detección de rostros.
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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de Image Sensory Experience of Artistic Design Based on the Role of Omnidirectional Vision Sensors

Image Sensory Experience of Artistic Design Based on the Role of Omnidirectional Vision Sensors

Por: Hindawi | Fecha: 2021

Como sensor con un amplio campo de visión, el sensor de visión panorámica es eficaz y conveniente para percibir la información característica del entorno circundante y desempeña un papel importante en la experiencia del diseño artístico de imágenes. La transformación de las experiencias visuales y otras experiencias sensoriales en el diseño artístico consiste en integrar el sonido, la imagen, la textura, el sabor y el olor entre sí mediante reglas razonables, para crear obras de diseño artístico transfronterizas más excelentes. Para mejorar la experiencia sensorial que las obras de diseño artístico aportan al público, la combinación de la visión y otras experiencias sensoriales puede maximizar las ventajas de los múltiples métodos de difusión de la información y combinar el sensor visual omnidireccional con la experiencia sensorial de las imágenes de diseño artístico. En la parte metodológica, este artículo presenta el sensor de visión omnidireccional, la imagen de diseño artístico y los modos y contenidos de la experiencia sensorial, e introduce la teoría del espejo cóncavo hiperbólico y el modelo de imagen de proyección de perspectiva Micusik. En la parte experimental, se presentan el entorno experimental, los objetos experimentales y los procedimientos experimentales de este artículo. En la parte de análisis, este artículo analiza los seis aspectos de la prueba de dependencia de la base de datos de imágenes, el rendimiento, la comparación de los distintos tipos de distorsión, la tasa de detección de falsos y la tasa de detección de faltas, la comparación de los algoritmos que consumen tiempo, el análisis de la experiencia sensorial y el cribado de puntos característicos. Entre los sentimientos de la imagen de diseño artístico, para la primera imagen, el 87,21% de los sentimientos del público son de felicidad, lo que indica que la idea principal de esta imagen puede aportar alegría a la gente. En la segunda imagen, los sentimientos del público son mayoritariamente tristes. En la tercera imagen, más de la mitad de los sentimientos del público son melancólicos. En la cuarta imagen, el 69,34% de los sentimientos internos del público son de calma. Esto explica que la diferencia en el contenido de las imágenes de diseño artístico puede aportar diferentes experiencias sensoriales a la gente.
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Imagen de apoyo de Facing Big Data Information Fusion and Data Mining Technology to Construct College Physical Education Teaching Evaluation System

Facing Big Data Information Fusion and Data Mining Technology to Construct College Physical Education Teaching Evaluation System

Por: Hindawi | Fecha: 2021

El objetivo es enriquecer el sistema de evaluación de la enseñanza de la educación física (EF) en los colegios y universidades y mejorar los métodos de enseñanza de EF y mejorar la calidad de la enseñanza. Sobre la base de la fusión de información de big data y la tecnología de minería de datos, en primer lugar, se analizan y exponen las teorías relacionadas con la evaluación de la enseñanza, así como las características y principios de la construcción del sistema de evaluación de la enseñanza de la educación física en la universidad. En segundo lugar, desde la perspectiva del sistema de índice de evaluación de la enseñanza de los profesores de deportes y la enseñanza de los deportes de los estudiantes, el contenido y el índice de evaluación de la evaluación de la enseñanza de los deportes universitarios se analizan en el contexto de la fusión de información de grandes datos y la minería de datos mediante encuesta por cuestionario. En combinación con la prueba de modelo, los resultados muestran que el profesor de deportes universitario tradicional presta más atención al diseño y los métodos de enseñanza de la educación física e ignora el proceso de aprendizaje de los estudiantes. El proceso de evaluación de PE ignora las diferencias individuales de los estudiantes, el método de retroalimentación carece de apertura, y el proceso de evaluación está aislado. Sobre la base de la tecnología de big data y la teoría de evaluación de la enseñanza, se diseña el índice de evaluación para la enseñanza de educación física en colegios y universidades. El valor medio de los índices de la primera capa es superior a 4, y el coeficiente de variación es inferior a 0,2, lo que básicamente puede reflejar el contenido de la evaluación de la enseñanza de educación física y proporcionar alguna referencia para la investigación de la evaluación de la enseñanza de educación física.
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Imagen de apoyo de An IPv6 Passive-Aware Network Routing Algorithm Based on Utility Value Combined with Deep Neural Network

An IPv6 Passive-Aware Network Routing Algorithm Based on Utility Value Combined with Deep Neural Network

Por: Hindawi | Fecha: 2021

Las redes de detección pasiva pueden mantener el funcionamiento de la red captando energía del entorno, lo que resuelve el problema de la limitación energética de los nodos de la red. Por ello, las redes de detección pasiva se utilizan ampliamente en la recogida de datos en entornos complejos. Sin embargo, la complejidad del entorno de despliegue de la red hace que los nodos de detección pasiva no puedan obtener energía estable del entorno. Por lo tanto, se necesitan mejores estrategias de enrutamiento para ahorrar el consumo de energía de la red. En respuesta a este problema, este artículo propone un algoritmo de enrutamiento de red IPv6 con conciencia pasiva para el Internet de las Cosas. Este método se basa en las características de las redes de detección pasiva. Mediante el análisis de la tasa de transmisión exitosa del enlace de transmisión del nodo de red, el consumo de energía de transmisión, el retardo de transmisión de extremo a extremo y el retardo de espera de los paquetes IPv6, se obtiene la función de evaluación de utilidad de la ruta. Una vez obtenida la función de evaluación de la utilidad, se selecciona la ruta de la red a través de la función de evaluación de la utilidad. A continuación, el valor de utilidad y el método de red neuronal profunda se combinan para entrenar el modelo de clasificación. El modelo de clasificación asigna la mejor estrategia de enrutamiento de acuerdo con las características de la red actual, mejorando así el consumo de energía y el rendimiento de retardo de la red.
Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de An Adaptive Operational Modal Analysis Method Using Encoder LSTM with Random Decrement Technique

An Adaptive Operational Modal Analysis Method Using Encoder LSTM with Random Decrement Technique

Por: Hindawi | Fecha: 2021

En este trabajo se propone un nuevo método de identificación de parámetros bajo excitación de ruido no blanco utilizando un codificador transformador y redes de memoria a corto plazo de larga duración (LSTMs). En este trabajo, el procesamiento de los datos mediante la técnica de decremento aleatorio (RDT) equivale a eliminar el ruido de los datos brutos. En general, la adición de la puerta en las LSTM permite a la red almacenar datos de forma selectiva, lo que evita en cierta medida la desaparición de gradientes y la explosión de gradientes. Cabe mencionar que el codificador puede aprender la esencia de los datos, lo que reduce la carga para la LSTM. Más concretamente, establecer una estructura LSTM lo más simple posible para aprender los datos de esta esencia para conseguir el mejor efecto de entrenamiento. Por último, el método propuesto se utiliza para la simulación y verificación experimental, y los resultados muestran que el método tiene las ventajas de alta precisión de reconocimiento, fuerte capacidad anti-ruido, y la tasa de convergencia rápida. En especial, los resultados indicaron la precisión adecuada propuesta por el aprendizaje profundo combinado con el método tradicional para la identificación de parámetros, así como el rendimiento adecuado del método propuesto.
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An Adaptive Operational Modal Analysis Method Using Encoder LSTM with Random Decrement Technique

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