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1.
针对以往水质监控系统水质传感器数据采集盲区多,传统处理器、通信模块无法满足大量的数据的处理和传输等问题。设计并实现了一种基于物联网技术的水质在线监测系统。该系统由数据采集节点、数据汇聚节点与监测中心计算机构成。设计了以INA118仪用放大器为核心的微弱信号调理电路,通过STM32微处理器进行实时数据采集和处理,结合ZigBee低速短距离和CDMA2000高速远距离通信等物联网技术将水质数据上传至物联网云平台。监测中心计算机通过下载物联网云平台数据实时显示。通过测量数据的对比性实验,结果表明整个系统的实时性好、测量精度较高,温度,pH值和电导率的平均相对误差分别约为0.64%,1.33%和2.33%,能够较好地满足水质监测的要求。  相似文献   
2.
针对非线性0-1规划,提出采用一种智能优化算法——蜂群算法进行求解.描述了蜂群算法的实现过程,并在计算机上编程予以实现.经大量实例测试,并与其它算法进行比较,获得了满意的结果.说明了蜂群算法在解决非线性0-1规划问题上的可行性与有效性,同时具有良好的优化能力..  相似文献   
3.
针对目前我国的水质污染情况严重,水质监测手段相对落后的现状,设计了基于LabVIEW的多功能水质监测上位机软件。系统采用网络通信方式,从物联网云平台上获取数据,并结合MATLAB、Access数据库和Elman神经网络技术,分别设计出了系统概述模块、数据接收模块、水质报警模块、数据存储模块、记录查询模块和数据预测模块,完成了数据接收、存储、查询、预测等功能。测试结果表明,该系统稳定可靠,各功能模块均能正常运行,达到了软件设计标准,实现了预期的功能。  相似文献   
4.
针对多目标0-1规划问题,本文给出一种新型的智能优化算法——蜂群算法进行求解,并通过实例验证,与遗传算法、蚁群算法和元胞蚁群算法作了相应比较。就多目标0-1规划问题而言,蜂群算法能得到更多的Pareto解,说明了蜂群算法在解决该类问题上的有效性。  相似文献   
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