为了实现更好的无线传感器网络性能,提出一种优化的移动汇聚节点高效聚类方案,采用三层通信架构,即节点到簇头、簇头到超级簇头以及超级簇头到移动基站的通信.将传感器节点部署在感兴趣区域,在每次轮换中基于平均阈值和数值在[0,1]之间的一个随机数以形成聚簇,每当随机因数低于节点生成的平均阈值时,节点将有机会成为簇头.通过模糊逻辑理论,基于模糊描述子来选择超级簇头,但额外考虑簇头的平均能量输入到模糊隶属度函数.仿真结果表明,与 LEACH 和 Fuzzy-LEACH 相比,所提方案的稳定周期分别提高了 3.41%和 3.06%;在网络工作寿命方面,分别提高了 157%和 46%.与 IEERP 相比,所提方案的稳定周期相当,但网络吞吐量更大,且工作寿命更长.
选取江苏省淮安市盱眙县为研究区,通过文献研究法、芝加哥雨型法及统计分析方法,对盱眙县极值降雨雨型和最大径流关系进行研究.结果表明:1957-2020 年,年均降水量为 1015mm,且呈波动上升趋势,主要集中在 7-8 月,占比 40%;年均蒸发量最大值在 6 月,占比 12.7%;1957-2020 年,最大日降水量均值为 45 mm,其中 64 年中最大日降水量为 1970年 7 月 27 日的 233.2 mm;在 120 min模式雨型中,雨峰系数确定为 0.4,降雨强度呈单峰型分布;年径流总量控制率从 60%提高到 95%,对应的设计降水量从 16.3mm 提高到 71.5 mm,且设计降水量的增速越快.
研究了一类齐次Neumann边界条件下具有Holling Ⅲ型功能反应函数的扩散Leslie型捕食-食饵模型的动力学性质.首先分析了常微分方程模型正平衡点的稳定性和 Hopf分支周期解.然后,讨论了扩散模型由Turing不稳定性导致的空间非均匀模式以及由 Hopf分支导致的时间非均匀模式.
研究一类具有Neumann边界条件的平均曲率方程解的估计,研究方法主要是通过构造合适的辅助函数,利用函数在极大值点的性质,Hopf引理以及极大值原理得到方程解的梯度估计.先对此类方程中的ut 进行估计,进而得到了一类具有Neumann边值问题平均曲率方程中f依赖于x,u,Du时解的边界梯度估计.
考虑到神经网络在实际应用中常会伴有时滞现象,研究了一类带马氏切换的随机神经网络在时变时滞下按分布的渐近稳定性.根据模型的特点,并结合按分布渐近稳定性的充分条件,构造了Lyapunov函数,利用广义的 Ito 公式、不等式放缩技巧,得到了系统的稳定性充分条件.最后利用数值模拟,验证了理论结果的正确性.
