一种具有骨干节点的线性无线传感器网络性能分析方法

    公开(公告)号:CN109526018A

    公开(公告)日:2019-03-26

    申请号:CN201811422527.8

    申请日:2018-11-27

    Applicant: 华侨大学

    Inventor: 莫毓昌 梁敏

    Abstract: 本发明公开了一种具有骨干节点的线性无线传感器网络性能分析方法,建立含有骨干节点的多级性能状态系统模型。针对具有混合结构的多级性能状态LWSN系统更加复杂问题,根据传感器节点到达基站的数量对系统性能水平进行划分。通过共享不同性能水平中涉及的所有同构子模型构建多值决策图模型,计算多值决策图中相同汇聚节点的每条路径出现的概率,通过概率加和的计算方法,从而计算出具有骨干节点的线性无线传感器网络在特定性能水平的运行概率。该分析方法精确性高,计算速度快,适用于各种多态模式,对真实世界中LWSNs的可靠性提高,提供了重要的计算和评判依据。

    一种异构部件多状态串并联系统的性能分析方法

    公开(公告)号:CN109543291A

    公开(公告)日:2019-03-29

    申请号:CN201811388315.2

    申请日:2018-11-21

    Applicant: 华侨大学

    Inventor: 梁敏 莫毓昌

    Abstract: 本发明提出了一种基于多值决策图的异构部件多状态串并联系统的性能分析方法。通过建立含有异构部件的多级性能状态系统模型,针对每个部件具有不同性能率的多状态串并联系统更加复杂问题,计算所有累计子系统性能Gj(1≤j≤m)的最小值W,Gj是属于第j个子系统的所有部件性能率的总和。通过共享不同累积系统性能的所有同构子模型构建多值决策图模型,计算多值决策图中相同系统性能W的每条路径出现的概率,通过概率加和的计算方法,计算出异构部件多状态串并联系统在累计系统性能W下的运行概率。本发明构建的MDD模型可重复用于评估不同类型的组件状态概率分布,对于需要执行多次迭代过程的性能评估问题十分有效,如冗余和/或可靠性优化问题。

    一种电厂用基于人工智能的供能系统

    公开(公告)号:CN210033705U

    公开(公告)日:2020-02-07

    申请号:CN201920862615.3

    申请日:2019-06-10

    Applicant: 华侨大学

    Inventor: 梁敏 莫毓昌

    Abstract: 本实用新型公开了一种电厂用基于人工智能的供能系统,涉及人工智能技术领域。该电厂用基于人工智能的供能系统,包括热发电机构、蓄水池、输出端口、主发电机、蓄电机构、辅发电机、水轮、水泵和水塔,热发电机构包括水箱,所述水箱上设置有凹槽。该电厂用基于人工智能的供能系统,通过热发电机构的改良,以及水轮、水泵、辅发电机和蓄电机构等部件的配合使用,提供多种蓄电方式,从而在主发电机供电量大于用电量时,将电能存储,并在主发电机供电量小于用电量时,将存储的电能释放,以此保证发电和用电的平衡,可以很好的对发电机构所产生的热能进行很好的利用,节约资源的同时避免了由于局部热能过高而导致的部件损坏。

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