簡(jiǎn)介：分類號(hào)分類號(hào)學(xué)號(hào)學(xué)號(hào)D200877748學(xué)校代碼學(xué)校代碼10487密級(jí)密級(jí)博士學(xué)位論文博士學(xué)位論文研發(fā)不確定性、網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)與研發(fā)不確定性、網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)與弱專利有效性下技術(shù)許可博弈分析弱專利有效性下技術(shù)許可博弈分析學(xué)位申請(qǐng)人學(xué)位申請(qǐng)人趙丹學(xué)科專業(yè)學(xué)科專業(yè)工商管理工商管理指導(dǎo)教師指導(dǎo)教師王宗軍王宗軍教授教授答辯日期答辯日期2012425

簡(jiǎn)介：基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的非充分灌溉決策支持系統(tǒng)的研究是為農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)的推廣提供應(yīng)用平臺(tái)。利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)推廣非充分灌溉的研究成果，對(duì)于提高研究成果的轉(zhuǎn)化率和灌區(qū)的現(xiàn)代化管理水平具有重要的理論與實(shí)踐意義。本系統(tǒng)是由數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)和模型庫(kù)管理系統(tǒng)組成，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的原理，選擇TCPIP協(xié)議組建網(wǎng)絡(luò)，采用BSBROWSERSERVER體系結(jié)構(gòu)，運(yùn)用ASP技術(shù)，應(yīng)用動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)的技巧，選用MICROSOFTSQLSERVER2000作為數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，使用VB、VISUALBASIC60等語(yǔ)言編程，實(shí)現(xiàn)了基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的非充分灌溉決策支持系統(tǒng)的各個(gè)功能。數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)主要包括3個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)氣象數(shù)據(jù)庫(kù)、水資源數(shù)據(jù)庫(kù)、灌溉數(shù)據(jù)庫(kù)。其數(shù)據(jù)包括全國(guó)400個(gè)基本氣象站19502000年逐日氣象資料，山西、陜西、河北、河南四省共32個(gè)灌溉試驗(yàn)站的冬小麥、夏玉米、棉花及部分經(jīng)濟(jì)作物從19531989年的灌溉制度試驗(yàn)資料，19942001年的水資源公報(bào)資料。模型庫(kù)管理系統(tǒng)主要包括四個(gè)模型庫(kù)作物需水量子模型、作物水分生產(chǎn)函數(shù)子模型、土壤墑情預(yù)報(bào)子模型、非充分灌溉制度優(yōu)化子模型。作物需水量子模型應(yīng)用FAO推薦的PENMANMONTEITH公式法和單作物系數(shù)法，分別編制了日參考作物需水量計(jì)算工具及作物全生育期內(nèi)逐日作物系數(shù)計(jì)算的程序。同時(shí)，為方便使用者，本文根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)已有氣象資料，計(jì)算了從19912000年逐日和逐月參考作物需水量，將結(jié)果同樣存儲(chǔ)在MICROSOFTSQLSERVER2000數(shù)據(jù)庫(kù)中。作物水分生產(chǎn)函數(shù)子模型，選取數(shù)據(jù)庫(kù)中山西、陜西、河北、河南四省各試驗(yàn)站中冬小麥、夏玉米的試驗(yàn)資料，選取具有代表性的JENSEN模型，MINHAS模型，BLANK模型，STEWART模型對(duì)各站點(diǎn)資料采用最小二乘法進(jìn)行回歸分析，并采用F檢驗(yàn)法及復(fù)相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法對(duì)各模型參數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，將所得成果直接存儲(chǔ)在軟件系統(tǒng)中，供決策者參考。土壤墑情預(yù)報(bào)子模型應(yīng)用土壤水動(dòng)力學(xué)方法進(jìn)行土壤墑情預(yù)報(bào)。該模型通過(guò)建立田間土壤水分運(yùn)動(dòng)基本方程，利用作物根系的吸水模型和作物蒸騰蒸發(fā)模型分析作物吸水和土壤蒸發(fā)與作物生長(zhǎng)和土壤水分的關(guān)系，利用數(shù)值方法來(lái)求解田間不同深度土壤水分的動(dòng)態(tài)變化。非充分灌溉制度優(yōu)化子模型分別運(yùn)用了線性規(guī)劃和動(dòng)態(tài)規(guī)劃法，實(shí)現(xiàn)了基于STEWART模型、BLANK模型、JENSEN模型、MINHAS模型的灌區(qū)單一作物的非充分灌溉制度優(yōu)化。其模型經(jīng)過(guò)田間試驗(yàn)驗(yàn)證，初步證明了該模型的可行性。

簡(jiǎn)介：Y937S50單位代碼Q3學(xué)號(hào)2003049西弗蟲(chóng)謦博士學(xué)位論文基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的烤煙重金屬積累特征研究論文作者指導(dǎo)教師學(xué)科專業(yè)研究方向提交論文日期論文答辯日期學(xué)位授予單位潘文杰蓑建國(guó)教授西南大學(xué)唐遠(yuǎn)駒研究員慷州省煙草科學(xué)研究所SIMONX“FANG教授UNIVERSITYOFGUELPH植物營(yíng)養(yǎng)學(xué)植物營(yíng)養(yǎng)的人工智能管理2005年3月10日2005年3月22日西南大學(xué)中國(guó)重慶2006年3月西南太學(xué)博士學(xué)位論文0。95％353％。煙葉是煙株的收獲器官，降低它們重金屬的含量很有必要。此外，不同重金屬的積累速率不同，高積累速率多出現(xiàn)在生長(zhǎng)前期。CU、ZN、MN的累積高峰在烤煙栽后3060天，以后則明顯下降；PB、CD在3060天達(dá)累積高峰，但在移栽后90天仍然有較高的累積速率。說(shuō)明控制烤煙積累重金屬的主要措施應(yīng)放置在烤煙生長(zhǎng)前期?？緹煂?duì)不同重金屬元素的富集系數(shù)依次為ZNCUCDMNPB，高低之間相差50多倍。說(shuō)明烤煙對(duì)不同重金屬元素的積累能力是不同的。就同一重金屬元素而言，它們的富集系數(shù)隨生育進(jìn)程的延長(zhǎng)而逐漸降低，尤以富集系數(shù)較大的ZN、CU最為顯著，進(jìn)一步說(shuō)明烤煙前期積累重金屬的能強(qiáng)，降低煙葉重金屬含量的關(guān)鍵在生長(zhǎng)前期。2烤煙重金屬累積的地域分類試驗(yàn)建立的SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型包括了11個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)的煙葉重金屬含量、富集系數(shù)和累積量等資料，并以此為網(wǎng)絡(luò)輸入，設(shè)網(wǎng)絡(luò)的競(jìng)爭(zhēng)層為6X4的結(jié)構(gòu)，利用“TRAIN”和“SIM”函數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和仿真，分別在訓(xùn)練步數(shù)為5，50和500時(shí)顯示分類結(jié)果。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中，當(dāng)其運(yùn)行到第5步時(shí)，它通常把重金屬按地區(qū)特點(diǎn)分為了4或5類。煙葉中不同重金屬含量的分類與試驗(yàn)點(diǎn)的地理位置關(guān)系不大；富集系數(shù)的變化除受到煙葉熏金屬含量的影響之外，同時(shí)還受到土壤中重金屬含量的制約，因此其分類特點(diǎn)常常與煙葉重金屬含量的分區(qū)有一定差異；煙葉重金屬累積量明顯受煙葉生物量大小的影響，影響程度往往犬于煙葉重金屬含量產(chǎn)生的影響，在分區(qū)上會(huì)看到我國(guó)煙葉重金屬累積量南方煙區(qū)低于北方煙區(qū)，云南煙區(qū)單獨(dú)歸類的特點(diǎn)。通過(guò)SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型的建立，對(duì)烤煙重金屬累積的地域進(jìn)行分區(qū)，有益于加強(qiáng)烤煙生產(chǎn)的分類管理，有效降低煙葉的重金屬含量，提高卷煙的安全性。在植物營(yíng)養(yǎng)管理工作中，該技術(shù)可以將復(fù)雜的各種類型進(jìn)行科學(xué)分類，然后再根據(jù)不同類型制定管理技術(shù)，做到因地制宜和精確管理。3影響烤煙重金屬含量的環(huán)境因子試驗(yàn)研究所選擇的環(huán)境條件包括了氣象因子平均氣溫、最高溫度、最低溫度、降雨量、日照時(shí)數(shù)、相對(duì)濕度和LOOM地溫，士壤因子PH、有機(jī)質(zhì)、全氮、全磷、全鉀、速效氮、速效磷和速效鉀，以及土壤中CU、ZN、MN、PB、CD5種重金屬的有效含罱。試驗(yàn)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值評(píng)價(jià)法，研究了各環(huán)境因子對(duì)煙葉重金屬含量的貢獻(xiàn)率。在氣象因子中，煙葉CU含量主要受最低溫度、降雨量、LOCM地溫和平均氣溫的影響，4者對(duì)煙葉CU含量的貢獻(xiàn)率達(dá)80％；ZN主要受日照時(shí)數(shù)、平均氣溫、最低溫度和相對(duì)濕度的影響，它們對(duì)煙葉ZⅡ含量的貢獻(xiàn)率達(dá)8932％。MA主要受日照時(shí)數(shù)、最低溫度、平均氣溫、相對(duì)濕度和最高溫度的影響，它們對(duì)煙葉MA含量的貢獻(xiàn)率達(dá)8921％。PB主要受日照時(shí)數(shù)、最低溫度、平均氣溫和最高溫度的影響，它們對(duì)煙葉PB含量的貢獻(xiàn)率達(dá)8341％。CD主要受Ⅱ

簡(jiǎn)介：新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于網(wǎng)絡(luò)跨平臺(tái)技術(shù)的農(nóng)業(yè)GIS信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)姓名丁愷申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)土壤學(xué)指導(dǎo)教師蔣平安盛建東20060601ABSTRACTWIⅡLD盯ELOPMENTOFAGRICULTURALPRODUCDON，THEREISAGROWINGAW蚴ESSOFTHENEEDF缸SYSTEⅡ1撕CEXPLOITANON，PROTEC付0NANDM肌AGEMENTONOUROWNSPACEENVIRONMENTR且60NALD哪OPMEILTANDUSEOFAGDCUL吡ALRESOURCESHASBEENOFM。RE∞NCERNCOMPUTERTECHN0109YISONEOFTHELHREEMAJORHIGHT。出OFIHE缸EWI也RAPIDD州ELOPM朗TOFME”GIS”CEⅡTEREDBYCOM胛姍ANDT11ENETWORKTECLLNOLO臥OPERABILITYOF也EAGRICULTILRALRESOURCESINTE鱸ATEDM柚AGEMEMACHIEVEDBYNE咐ORKEDCOMPUTERTEDHN0109YHASBECOMEMOREEVID髓TANDGISDEMONS仃AJEDBROADDEVEL叩MEILTPROSPEC招BASEDON也ISTECHILOLOGY，GEO舯P(pán)11ICINFOMADONSYSTEMGISOFRE百ONALA酣CULMRALRESOURCESDIS砸CTSWASESTABLISHEDSPATIALDI矧BUDONI11TERESTSOFTHEA鮞CULM豫1RESOLIRCESWERCDEPICIEDTO血EHIGH缸ERESOLU石ON，ANDDYNAMICCHANGEDMLESOFAGRICULTURALRESOURCES、觥DESCRIBEDTOSTLLDYANDEXPLOREREGIONALSPACEDIS砸BUTIONSTATEOFAGRICULN】RALRESOURCESAND也ECORRESPONDIRLGSP撕ALSUCCESSION1AWSTHISG恤DYAI【R商TO州DEGISTF醅R撕ONALSCIENTI丘CBUSINESSMANA窖鋤A咖，G嘴池ABLE出∽LO掣NENTOFAGRICULTURALRESOURCES姐DCLASSIFICADONBUSINESSHTMLTECLLN010鼢DA詛BASETECHNOLOGYSQLSERⅥ璩，TCP／嬋PMTOC01蛆TH010鼢JAVATECHILOIOGY，NETTECHN0109Y，N咖ORKGEOGRAPHYINFOMLATIONSYST鋤W曲GISTECHN0109YANDCROPEQUILIBRH】工N觚I1Z“ONTECH0109YW盯EUSEDTODEVELOP吐峙CROSSPLA怕RMA甄CUL衄ALW曲GISSYSTEMATⅡLECOLIN毋1ML，WHICHPROVIDESASUPPORTTO血EAUTOMATEDMA工LAGEMENTF葉山EA鰣CULMRALGEOG唧HYIIL觚ATIONTHIPAPERDIS哪SCDTHEDENLALLD，VARIOUSMODULESFIINC廿ONS，TECHNICALPLATF咖ASWEU粕THEDATAB船ES衄LCNLR“DESIGNOF血EAGRICULMRALG∞GRAPLLYI士LFORMADONS”TEMULTIMATELY血EBASICA甌C111T11RALIILFORMAHONINCLUDINGGIS，AUTOMATEDMANAGEMENTA11DO伍CEAUTOM撕ON嘴OL善ANICANYINTE粵刪如DAPPHEDINAGDCLLLNLRALR髑OURCEST】九一ERS，RESOURCEANALYSIS，COMPREHEⅡSIVEA鰣AD啪1EXPLOITADON，AG“CULNLRALSMLC嘶ANDAGRICULTLLRALMANAGEMENTETCTHISS弦TEMHASSTRONGPRACTICDBILITYANDHITECH，A11DI協(xié)印PLICADONCAILADVAILCE也E出ELETONMANAGEMENT】帆1ANDMAKEFH衄EROFCOUNTYENJOYMOREPM丘TS丘OMSCIENCEAI】DTECHN0109Y_THISSN】DYMAYPROMOTETBECONS訊】CNONOF“DIGHALAGRICULTU醇’PROJECTAⅡDECON咖ICDEVELOPMENTOFX岫I趾舀SIⅡLULTANEDU8LY，RESE盯CHON也ISSYSTEMALSOESTABLISHEDTLLEFOUⅡ枷0NFBFCON吐NUOUSIILTOⅡELATEDTASKOFTLLEFLLTLLREKEYWORDSWEBGISSO腳ARE，JA、，A，NETTECHN010甄EQUILIBRI峴觸ILI玨TION，THEAGRICULT【LREINFORMATIONMANAG啪ENTII

簡(jiǎn)介：信息農(nóng)業(yè)是傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型的重要標(biāo)志之一，農(nóng)田信息的自動(dòng)獲取和遠(yuǎn)程安全傳輸是信息農(nóng)業(yè)技術(shù)的基本和技術(shù)瓶頸之一。本研究嘗試?yán)们度胧骄W(wǎng)絡(luò)和無(wú)線通訊技術(shù)進(jìn)行大區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和偏遠(yuǎn)山區(qū)的農(nóng)場(chǎng)生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)農(nóng)田信息的自動(dòng)采集和遠(yuǎn)程安全傳輸，為信息農(nóng)業(yè)的精準(zhǔn)生產(chǎn)管理提供技術(shù)支撐。利用嵌入式網(wǎng)絡(luò)技術(shù)把各種傳感器和CCD攝像頭集成為一個(gè)網(wǎng)絡(luò)化信息采集裝置，實(shí)現(xiàn)了土壤、環(huán)境和作物信息的數(shù)據(jù)與圖像的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)獲取，利用碼分多址CODEDIVISIONMULTIPLEACCESSCDMA數(shù)據(jù)服務(wù)和虛擬專用網(wǎng)VIRTUALPRIVATEWK，VPN實(shí)現(xiàn)了農(nóng)田信息的遠(yuǎn)程安全無(wú)線傳輸。該遠(yuǎn)程農(nóng)田信息監(jiān)控系統(tǒng)由現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控服務(wù)器和遠(yuǎn)程信息服務(wù)器組成?，F(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控服務(wù)器包括視頻模塊、傳感模塊、通訊模塊及電源模塊等。視頻模塊包括設(shè)置在不同高度和不同角度的四臺(tái)CCD攝像頭和視頻服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)了對(duì)植物信息的數(shù)字圖像化動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。傳感模塊利用嵌入網(wǎng)絡(luò)式芯片來(lái)獲取不同傳感器如溫度、濕度、光照、地溫、土壤水分等土壤和環(huán)境參數(shù)，為植物生產(chǎn)的精準(zhǔn)管理提供數(shù)據(jù)支持。遠(yuǎn)程信息服務(wù)器由VPN路由器和信息服務(wù)計(jì)算機(jī)組成，并通過(guò)ADSL寬帶模式或其他專用網(wǎng)接入INTEMET?，F(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控服務(wù)器通過(guò)帶有VPN功能的CDMA設(shè)備與遠(yuǎn)程的VPN路由器建立基于IPSEC的VPN通道后，利用遠(yuǎn)程信息服務(wù)器端的AGENT程序JAVAAPPLET和XML文件實(shí)現(xiàn)監(jiān)控現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)和圖像的遠(yuǎn)程自動(dòng)獲取和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)化傳輸該遠(yuǎn)程農(nóng)田信息監(jiān)控系統(tǒng)有2套設(shè)備設(shè)置在上海海豐農(nóng)場(chǎng)水稻田、1套設(shè)備設(shè)置在中國(guó)農(nóng)科院玉米試驗(yàn)田中進(jìn)行了為期2年的實(shí)際運(yùn)轉(zhuǎn)測(cè)試。遠(yuǎn)程信息服務(wù)器分別設(shè)置在中國(guó)農(nóng)科院國(guó)家測(cè)土施肥重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室和上海農(nóng)業(yè)科學(xué)院生態(tài)環(huán)境保護(hù)研究所；同時(shí)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控服務(wù)器的信息遠(yuǎn)程獲取。授權(quán)用戶可以在世界上任何有INTEMET接入的個(gè)人計(jì)算機(jī)上獲取和管理該遠(yuǎn)程農(nóng)田信息監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)和圖像。實(shí)證試驗(yàn)表明該遠(yuǎn)程農(nóng)田監(jiān)控系統(tǒng)作為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)技術(shù)的一個(gè)解決方案，實(shí)現(xiàn)了土壤、環(huán)境、作物信息的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)自動(dòng)獲取和遠(yuǎn)程無(wú)線安全傳輸，為將來(lái)構(gòu)建大規(guī)模分布式農(nóng)田信息監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)提供一個(gè)基礎(chǔ)的硬件設(shè)備。

簡(jiǎn)介：學(xué)校代碼10225學(xué)號(hào)B10115學(xué)位論文森林小氣候監(jiān)測(cè)中無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)支撐技術(shù)的研究指導(dǎo)教師姓名申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別論文提交日期授予學(xué)位單位劉勁風(fēng)王述洋教授博士2010年10月東北林業(yè)大學(xué)東北林業(yè)大學(xué)學(xué)科專業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)及理論論文答辯日期2010年12月授予學(xué)位日期答辯委員會(huì)主席論文評(píng)閱人素夕厶櫛素大學(xué)摘要摘要本文在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)眾多關(guān)鍵技術(shù)中，通過(guò)綜合考慮森林環(huán)境和小氣候監(jiān)測(cè)的特點(diǎn)，自行設(shè)計(jì)了基于ZIGBEE／802154標(biāo)準(zhǔn)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)；改進(jìn)定位算法、提高定位精度；在現(xiàn)有的基于RSSI能量?jī)?yōu)化算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合接收信號(hào)強(qiáng)度指示、鏈路質(zhì)量指示這兩個(gè)與信道質(zhì)量有關(guān)的參數(shù)、以及節(jié)點(diǎn)間距離參數(shù)，構(gòu)造基于能量的跨層優(yōu)化算法，提高無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期；同時(shí)建立傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)融合機(jī)制，提高采集數(shù)據(jù)質(zhì)量、降低節(jié)點(diǎn)間通訊的能量消耗，提高無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期。在圍繞能量?jī)?yōu)化前提下，從物理層和MAC層入手設(shè)計(jì)了基于森林小氣候監(jiān)測(cè)的傳感網(wǎng)功能結(jié)構(gòu)和基于ZIGBEE／802154標(biāo)準(zhǔn)的森林小氣候監(jiān)測(cè)傳感網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)。根據(jù)森林小氣候監(jiān)測(cè)范圍廣、區(qū)域分散、地貌復(fù)雜的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了基于CC2520射頻處理器和低功耗的MSP430F5437處理器的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)以及結(jié)合ARM處理器和無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的控制節(jié)點(diǎn)，在物理層、MAC上實(shí)現(xiàn)了針對(duì)森林小氣候監(jiān)測(cè)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)的研究。為解決現(xiàn)有無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法復(fù)雜、定位精度低、計(jì)算能耗開(kāi)銷大的問(wèn)題，結(jié)合研究對(duì)象的特點(diǎn)，對(duì)經(jīng)典定位算法進(jìn)行改進(jìn)，設(shè)計(jì)了一種適用于大規(guī)模傳感網(wǎng)的定。位算法。該算法與經(jīng)典MDS算法的MDSMAP定位算法相比，計(jì)算復(fù)雜程度更低，僅使用節(jié)點(diǎn)間的一跳距離來(lái)計(jì)算簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的距離，回避了節(jié)點(diǎn)間的最短路徑估計(jì)，降低了能源消耗。該算法不僅可以在規(guī)則網(wǎng)絡(luò)中獲得較好的定位精度，而且在不規(guī)則網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行定位計(jì)算時(shí)，仍能獲得較低的定位誤差，該算法為跨層能量的設(shè)計(jì)提供了基本節(jié)點(diǎn)間的距離參數(shù)，同時(shí)為數(shù)據(jù)融和提供地理位置參考。針對(duì)森林環(huán)境的特點(diǎn)，通過(guò)對(duì)無(wú)線電傳播路徑損耗模型以及CC2520的分析，建立了一種基于節(jié)點(diǎn)間距離、接收信號(hào)強(qiáng)度指示和鏈路質(zhì)量指示的跨層能量?jī)?yōu)化算法。該算法適合在通信開(kāi)銷小、硬件要求低的場(chǎng)合下使用。用分段線性逼近的方法得到發(fā)送功率與接收的信號(hào)強(qiáng)度指示RSSI、鏈接質(zhì)量指示LQI、節(jié)點(diǎn)間距離的關(guān)系。通過(guò)進(jìn)一步優(yōu)化得到發(fā)送功率與片碼錯(cuò)誤率、節(jié)點(diǎn)間距離的關(guān)系。實(shí)現(xiàn)了根據(jù)鏈路質(zhì)量和節(jié)點(diǎn)間距離，在應(yīng)用層、MAC層、物理層的跨層能量?jī)?yōu)化算法。通過(guò)在MATLAB上進(jìn)行仿真，證明該算法較標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)發(fā)送方法在能量節(jié)省有明顯的改善，該算法降低了能量消耗、減少了節(jié)點(diǎn)間碰撞，提高了傳感網(wǎng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期、延長(zhǎng)了森林小氣候監(jiān)測(cè)周期。在以上研究的基礎(chǔ)上，根據(jù)森林小氣候監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，建立了可信度機(jī)制自適應(yīng)與加權(quán)算法相結(jié)合的傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)融合機(jī)制，對(duì)單個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合、相鄰節(jié)點(diǎn)間的同類數(shù)據(jù)進(jìn)行融合以及控制器端不同簇間數(shù)據(jù)的融合，去除冗余數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度和數(shù)據(jù)采集效率，降低數(shù)據(jù)通訊的能量消耗，提高了傳感網(wǎng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的

簡(jiǎn)介：分類號(hào)EQ業(yè)Y3223402㈣LLLI__LLII?㈣洲㈣㈣UDC331L管蛹公玨學(xué)校代{I馬10712研究生學(xué)號(hào)2014051794⑩西北農(nóng)林針提大學(xué)至QZ屆攻讀碩士學(xué)位研究生學(xué)位畢業(yè)論文初始資產(chǎn)與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)戶節(jié)水灌溉技術(shù)采用影響研究基于張掖市的調(diào)查數(shù)據(jù)學(xué)科專業(yè)研究方向研究生指導(dǎo)教師完成時(shí)間區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)區(qū)域發(fā)展與產(chǎn)業(yè)規(guī)劃楊祺陸遷教授2Q12二魚(yú)§三中國(guó)陜西楊凌研究生學(xué)位畢業(yè)論文的獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的碩士學(xué)位畢業(yè)論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行的研究工作及取得的研究結(jié)果論文中的研究數(shù)據(jù)及結(jié)果的獲得完全符合學(xué)校關(guān)于規(guī)范西北農(nóng)林科技大學(xué)研究生學(xué)術(shù)道德的暫行規(guī)定，如果違反此規(guī)定，一切后果與法律責(zé)任均由本人承擔(dān)。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)袁或撰寫(xiě)過(guò)的研究結(jié)果，也不包含其他人和自己本人已獲得西北農(nóng)林科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書(shū)而使用過(guò)的材料。與我一同工作的同事對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文的致謝中作了明確的說(shuō)明并表示了謝意。研究生簽名襁磚時(shí)間P／7年J月∥日導(dǎo)師指導(dǎo)研究生學(xué)位畢業(yè)論文的承諾I，二J本人承諾我的碩士研究生煎絲塾所呈交的碩士學(xué)位畢業(yè)論文是在我指導(dǎo)下獨(dú)立開(kāi)展研究工作及取得的研究結(jié)果，屬于我現(xiàn)崗職務(wù)工作的結(jié)果，并嚴(yán)格按照學(xué)校關(guān)于規(guī)范西北農(nóng)林科技大學(xué)研究生學(xué)術(shù)道德的暫行規(guī)定而獲得的研究結(jié)果。如果違反學(xué)校關(guān)于規(guī)范西北農(nóng)林科技大學(xué)研究生學(xué)術(shù)道德的暫行規(guī)定。我愿接受按學(xué)校有關(guān)規(guī)定的處罰處理并承擔(dān)相應(yīng)導(dǎo)師連帶責(zé)任。導(dǎo)師簽名時(shí)間如夕年廠月諺日

簡(jiǎn)介：智能農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是一個(gè)遠(yuǎn)程采集農(nóng)業(yè)信息并進(jìn)行分析決策的智能系統(tǒng)。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)作為一種新型的無(wú)線通信技術(shù)在智能農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的廣泛應(yīng)用是現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)。在農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中低延時(shí)高融合作為衡量農(nóng)業(yè)系統(tǒng)智能化的兩個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)一直是傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的重點(diǎn)。媒體介質(zhì)訪問(wèn)控制層MAC作為影響網(wǎng)絡(luò)性能的關(guān)鍵技術(shù)本文對(duì)當(dāng)前經(jīng)典的MAC協(xié)議進(jìn)行了深入研究分析了各協(xié)議的實(shí)現(xiàn)原理及適用范圍并總結(jié)了其各自的優(yōu)缺點(diǎn)。主要的研究?jī)?nèi)容如下1基于SMAC協(xié)議能耗與延時(shí)的矛盾分析提出了低功耗低延時(shí)的MAC協(xié)議該協(xié)議充分利用了傳輸信道的空間重用性。僅根據(jù)局部?jī)商泥従有畔⒗弥惴ù_定非沖突的節(jié)點(diǎn)集采用TDMA調(diào)度機(jī)制為每個(gè)非沖突的節(jié)點(diǎn)集分配一個(gè)傳輸時(shí)槽。2基于GIT及SPT融合樹(shù)的能耗分析提出了低功耗高融合的MAC協(xié)議。該協(xié)議尋求了一個(gè)能覆蓋整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的最小覆蓋集作為中間融合節(jié)點(diǎn)并引入讀向量的相似性判斷在中間節(jié)點(diǎn)去除冗余及錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。為了驗(yàn)證新提出MAC協(xié)議低延時(shí)和高融合的特性本文分別對(duì)它們進(jìn)行了算法分析和OM環(huán)境下的仿真實(shí)驗(yàn)。結(jié)果證明對(duì)比其他算法兩個(gè)新的MAC協(xié)議在滿足節(jié)能的前提下分別在延時(shí)和錯(cuò)誤檢測(cè)率方面具有更好的性能。

簡(jiǎn)介：南京師范大學(xué)碩士學(xué)位論文我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)時(shí)空演化特征研究以生物技術(shù)為例姓名李丹丹申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)地理學(xué)；人文地理學(xué)指導(dǎo)教師汪濤20120525摘要肌、LL類存在“俱樂(lè)部趨同”現(xiàn)象。通過(guò)核密度分析研究空間相互作用關(guān)系，發(fā)現(xiàn)SCN空間網(wǎng)絡(luò)經(jīng)歷“個(gè)”字到“傘”字的轉(zhuǎn)變，省際合作的影響范圍也在逐漸增大，而TCN的空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較簡(jiǎn)單，區(qū)域合作的馬太效應(yīng)明顯，且多數(shù)省份的學(xué)術(shù)論文和專利發(fā)展水平不均衡。3相關(guān)性分析證實(shí)，在SCN中地位越高、創(chuàng)新勢(shì)能越大的省份在TCN中也會(huì)有較高的地位和創(chuàng)新勢(shì)能。全社會(huì)研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出、技術(shù)市場(chǎng)成交額與SCN創(chuàng)新勢(shì)能上存在高度正相關(guān)，而人均GDP與TCN創(chuàng)新勢(shì)能則存在高度正相關(guān)，衛(wèi)生技術(shù)人員與兩種網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新勢(shì)能的相關(guān)性正逐漸提高。本文探究了科學(xué)合作網(wǎng)絡(luò)和技術(shù)合作網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征和時(shí)空演化特征，分析省份間空間相互作用及差異，為定量分析各省在區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中的地位和作用提供借鑒，并對(duì)制定區(qū)域創(chuàng)新政策提供依據(jù)。關(guān)鍵詞空間科學(xué)計(jì)量學(xué)區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析時(shí)空演化分析

簡(jiǎn)介：SICHUANAGRICULTURALUNIVERSITYSUBMITTEDINPARTIALFULFILLMENTOFTHEREQUIREMENTFORMASTERDEGREESPOT5REMOTESENSINGIMAGECLASSIFICATIONBASEDONTHEMETHODSOFNEURALNETWORKSANDOBJECTORIENTEDTECHNIQUEOBIECTORTENTETECHNLQUEZHANGYIJUNE2014目錄摘要?????????????????????????????????????．IABSTRACT．．．．．．．．．．．．?，．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．，．．，．．，．。．．．．．．???????????????．?????????????．1／IL引言????????????????????????????????????11．1研究背景????????????????????????????????．11．2研究的目的意義?????????????????????????????．12文獻(xiàn)綜述??????????????????????????????????．22．1傳統(tǒng)遙感影像分類????????????????????????????．22．2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類????????????????????????????．．32．2．1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類國(guó)外研究現(xiàn)狀????????????????????．．32．2．2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀????????????????????一42．3面向?qū)ο蠓诸惣夹g(shù)???????????????????．?????????．43研究?jī)?nèi)容與研究方法?????????????????????????????．83．1研究?jī)?nèi)容????????．??????????。????????????．?．83．2技術(shù)路線??????????????????????．????????．??93．2．1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的技術(shù)路線????????????????????????93．2．2面向?qū)ο蠓诸惖募夹g(shù)路線???????????????????????．．103．3研究方法????????????????????????????????104研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)預(yù)處理??????????????????????????一104．1研究區(qū)域概況??????????????????????????????114．2數(shù)據(jù)源?????????????????????????????????114．2．1衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)?????????????????．???????????L14．2．2輔助數(shù)據(jù)??????????????????????????????124．3數(shù)據(jù)預(yù)處理???????????????????????????????124．3．1SPOT5影像最適波段組合???????????????????????134．3．2幾何校正??????????????????????????????144．3．3研究區(qū)影像融合???????????????????????????164．3．4研究區(qū)遙感影像鑲嵌裁剪???????????????????????175人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類技術(shù)的應(yīng)用????????????????????????一185．1解譯標(biāo)志建立??????????????????????????????18

簡(jiǎn)介：RESEARCHONRU剛ⅥLANDINFORMATIONAUTOM認(rèn)TICALLYOBTAINTECHNOLOGYBASEDONWIRELESSSENSORNETWORKSPANGFANGRONGADISSERTATIONSUBMITTEDTONANJINGAGRICULTURALUNIVERSITYINPARTIALFULFILLMENTOFTHEREQUIREMENTSFORTHEMASTERDEGREEOFAGRONOMYSUPERVISEDBYASSOCIATEPROFESSORYA0XIADEPARTMENTOFINFORMATIONSCIENCEANDTECHNOLOGYNANJINGAGRICULTURALUNIVERSITYNANJING210095JUNE，2014原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體己經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的作品成果。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者需親筆簽名訟弓漿砂侈年∥月／日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)南京農(nóng)業(yè)大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編學(xué)位論文。保密口，在年解密后適用本授權(quán)書(shū)。本學(xué)位論文屬于不保密口。請(qǐng)?jiān)谝陨戏娇騼?nèi)打“√力學(xué)位論文作者需親筆簽名耘名象乙9／仁年Z月多日導(dǎo)師C需親筆，簽名南Q受刎丫年F月擴(kuò)日

簡(jiǎn)介：東北林業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于PSO優(yōu)化技術(shù)的木材材性參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模研究姓名鄭世強(qiáng)申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)控制理論與控制工程指導(dǎo)教師曹軍20070601ABSTRACTWOODINTERNALSTRUCTUREANDITSPHYSICALANDMECHANICALPROPERTIESMODEL，ASAREALCOMPLEXSYSTEM，CLOSETIESEXISTBETWEENITSPHYSICALPARAMETERSANDMECHANICALPROPERTIESALSO，DIFFERENTSPECIESHAVEDIFFERENTDEGREESOFDIFFERENCEASANORGANICWHOLE，DIFFERENTWOODPARAMETERSHAVETHEUNKNOWNNONLINEARRELATIONSHIPSTHISBROUGHTACERTAINDEGREEOFDIFFICULTYFORPREDICTIONMODELINGANDPREDICTIONACCURACYIMPROVEMENTTHEREFORE，F(xiàn)EASIBLEANDPRACTICALTECHNOLOGYMETHODSARCNEEDEDTOIMPROVETHEPREDICTIONPRECISIONOFWOODPROPERTYPARAMETERSMODELTHISCALLPROVIDEANIMPORTANTSCIENTIFICBASISFORTHESTUDYOFIMPROVEDWOODMATERIALSBASEDONTHEABOVEOBJECTS，THISDISSERTATIONCARDEDOUTTHERESEARCHMAINLYONTHEFOLLOWINGASPECTS1INVESTIGATETHELATESTDEVELOPMENTSANDPROGRESSOFWOODPARAMETERMODELINGINRECENTYEARSBASEDONTHEABOVEINFORMATIONRESEARCHIDEASANDMETHODSOFTHISDISSERTATIONFIEPRESENTEDTHOUGHTANANALYSISOFTHEPHYSICALPROPERTIESOFWOODSTRUCTURALPARAMETERSNEURALNETWORKMODELINGMETHODFORWOODPROPERTYPARAMETERSISAPPLIED2SELECTMAOERSHANLARCHASTREESPECIESWOODSPECIMENSALEPRODUCEDPARAMETERMEASUREMENTDESIGNFORWOODGROWTHRINGDENSITYMOISTURECONTENTANDTHELONGITUDINALELASTICMODULUSISCARRIEDOUTTOPROVIDEDATAPREPARATIONFORTHEFOLLOWUPMODELING3THEBASICPRINCIPLES，MODELSTRUCTUREANDTHEMAINSTEPSOFNEURALNETWORKMODELINGA地PRESENTEDCONSIDERINGSOMEPROBLEMSANDDIFFICULTIESINTHEPRACTICALAPPLICATIONOFBPBACKPROPAGATIONALGORITHM，THECAUSESANDTHESOLUTIONSTOTHESEPROBLEMSALEDISCUSSED4INTRODUCTIONOFTHEBASICPROPERTIESOFTHEPARTICLESWARMOPTIMIZATIONIFSOALGORITHMAREPRESENTED，ITSDEVELOPMENTANDAPPLICATIONARESUMMARIZEDBASEDTHESE。ACOMBINEDALGORITHMBYBPANDPSOALGORITHMISPROPOSEDTOOPTIMIZEANDDESIGNTHENEURALNETWO出5INORDERTOTESTTHEVALIDITYOFTHEMETHODPRESENTEDINTHISDISSERTATION，PSOBASEDOPTIMIZATIONMETHODOFNEURALNETWORKISAPPLIEDTOWOODPROPERTYPARAMETERMODELINGWHICHISABREAKTHROUGHINTHEPURSUITOFASINGLEBINARYRELATIONTOTHETRADITIONALMODELTHEMAPPINGSOFMECHANICALPROPERTIESALEACHIEVEDAMONGWOODDENSITYMOISTURECONTENTANDLONGITUDINALELASTICMODULUSMEANWHILE，MATERIALVARIATIONFROMTHEHEARTWOODTOTHESAPWOODISREFLECTEDEXPERIMENTALANDSIMULATIONRESULTSSHOWTHATTHEMETHODISEFFECTIVEKEYWORDSWOODPERFORMANCEPARAMETER；NEURALNETWORK；PARTICLESWARMOPTIMIZATIONⅡ

簡(jiǎn)介：西北農(nóng)林科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于煙草數(shù)據(jù)采集的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)關(guān)鍵技術(shù)研究姓名李樂(lè)周申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)農(nóng)業(yè)電氣化與自動(dòng)化指導(dǎo)教師黃林20080401KEYTECHNOLOGYOFWIRELESSSENSORNETWORKNODEBASEDONTOBACCODAIAACQUISITIONABSTRACTSENSORNETW0收，WHICHISMADEBYTHECONVERGENCEOFSENSOR，MICROELECTROMECHANISMSYSTEM鋤DNE倆ORKSTECHNOLOGIES，ISAN0VELTECHN0109YABOUTACQUIRING加DPROCESSINGINFORMATION．ITCANBEREALTIMEMON“ORING，SENSING，COLLECTINGANDPROCESSINGSOMELINDINFORMATIONOFSUBJECTTHATTOBEMONITORED，ITHASVERYBROAD印PLICATIONPROSPECTS，鋤DISONEOFTHEFOCUSESOFTHECURRENTINTEMATIONALCONCERNS，NMLTIDISCIPLINARYCROSSHIGLLLYFORE仔ONTRESEARCH，鋤DASTHETECHNOLOGYPRACTICALPRO伊ESS伊ADUALLY，ITHASBEENAPPIIEDSPECIFICALLYINTHEAREASOFENVIRONMENTALMONITORING．N咖ORKEDSENSORDESIGNWILLTRENDTOBEAPPLICATIONSPECIFIC，RATHERTH鋤GENERALPU印OSE，A11DC鯽呵ONLYTHEAVAILABLEHARDWARESUPPORTACTUALLYNEEDFORTHEAPPLICATION．ASTHEREISAWIDERANGEOFPOTENTIALAPPLICATIONS，THEVARIATIONINP11YSICALDEVICESISLIKELYTOBEIARGE．THE鋤ALYSISANDCOMPARISONOFTHEE【ISTINGMAINSTREAMWIREIESSSENSORNETWORKNODEPLATF．0冊(cè)SHOWSTHATTHEIRCOMMONANDEACHUNIQUEDESIGNIDE如鋤DTHEANAIYSISINDEPTHOFSOMECIRCUITOFMICA2PLATF0衄．WITHTHEWIDEAPPLICATIONOFTHEWIRELESSSENSORNETWOD，THECHANGEF0冊(cè)EDOFTHENODEISERLOMOUS，THE鋤BEDDEDOPERATINGSYSTEMONTHEWIREIESSSENSORNETWORKNODENLUSTPOSSESSGOODTR鋤SPLANTATIOLL鋤DTHEREFOREITSTR鋤SPLANTATIONRESEARCHISOFGREATSIGNIFICANCE．THISP印ERISBASED0NDES追NINGREQUIREMENTOFNODESOR、協(xié)ETHATAPPLIEDINMONITORINGTOBACCO，C鄴RONDEEPRESEARCHINSOFHⅣAREDESIG瑪CLASSIFYANDSUMMARIZETHEE【ISTINGWIRELESSSENSORNET、Ⅳ0RK0PERATINGSYSTEM，TRACL【INGTHEPROGRESSOFTHEDOMESTICANDIMERNATIONALRESEARCHINTHE6ELD，F(xiàn)0CUSONTHECLASSICTINYOSEMBE“EDOPERATINGSYSTEMOFWIRELESSSENSORN帆0RKS，INCLUDINGTHECOMPONENTMODEL，THESCHEDULINGSTRATEGY．ANALYZEDANDEXPLAINEDTNECOMPILERNCCOFNESCLANGUAGE，THENANALYZEDANDSTUDIED“SPROCESSOFCOMPILING．ONTHEFOUNDATIONOF如NHERINVESTIGATINGTINYOSCOMMOPONENT觸MEWO止HAVEGIVENANIDEAOFTR肌SPLANTEDTINYOSTOTHESAMEMICROCOMROLLERBUTDIFRERENTPLATF0咖SOFPERIPHERALCIRCUITORT0THEDI氏REMMICROCOMROLLERSPLATLL；DRIIL’HAVEREALIZEDTRAILSPLANTTINYOSTOGAINS3．IT鋤ALYZEDTHATTHESCHEDULINGSTRATEGROFTINYOS，IMPROVEF環(huán)O

簡(jiǎn)介：分類號(hào)UDC密級(jí)單位代碼10151搜索引擎優(yōu)化技術(shù)在旅游電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中的應(yīng)用研究車爽指導(dǎo)教師陳燕職稱學(xué)位授予單位大連海事大學(xué)教授申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別工學(xué)碩士學(xué)科專業(yè)管理科學(xué)與工程論文完成日期2012年5月答辯日期2012年11月18日答辯委員會(huì)主席大連海事大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說(shuō)明原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明本論文是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果，撰寫(xiě)成碩士學(xué)位論文墊塞里鏊籩絲堇苤壟逮遂電王直釜圓終萱繼主的廛旦嬰童二。除論文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，對(duì)論文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本論文中不包含任何未加明確注明的其他個(gè)人或集體己經(jīng)公開(kāi)發(fā)表或未公開(kāi)發(fā)表的成果。本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者簽名季戇F√學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)本學(xué)位論文作者及指導(dǎo)教師完全了解大連海事大學(xué)有關(guān)保留、使用研究生學(xué)位論文的規(guī)定，即大連海事大學(xué)有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交學(xué)位論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)大連海事大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，也可采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編學(xué)位論文。同意將本學(xué)位論文收錄到中國(guó)優(yōu)秀博碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)中國(guó)學(xué)術(shù)期刊光盤(pán)版電子雜志社、中國(guó)學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所等數(shù)據(jù)庫(kù)中，并以電子出版物形式出版發(fā)行和提供信息服務(wù)。保密的論文在解密后遵守此規(guī)定。本學(xué)位論文屬于保不保年解密后適用本授權(quán)書(shū)。在以上方框內(nèi)打“√”論文作者簽名卑憝導(dǎo)師簽名踩壘日期勿／2年R／月莎日

簡(jiǎn)介：分類號(hào)I￡3窆312UDC查213密級(jí)一秘密2壘一一編號(hào)LQ22坌墨Q量Q2Q5壘一碩士學(xué)位論文基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)的森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)研究THERESEARCHOFFORESTFIREMONITORINGBASEDONTHELOCALIZATIONTECHNOLOGYOFWIRELESSSENSORNETWORKS申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別亟學(xué)科專業(yè)檢測(cè)堇本生自動(dòng)焦裝置論文提交EL期2QQ墨生量且文答辯日期2QQ晝生魚(yú)目學(xué)位授予單位和EL期選蘊(yùn)太堂2QQ墨生魚(yú)目答辯委員會(huì)主席盛，立評(píng)閱人江蘇大學(xué)學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)江蘇大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部?jī)?nèi)容或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。本學(xué)位論文屬于保密■，在2年解密后適用本授權(quán)書(shū)?！槐Ｃ芸?。學(xué)位論文作者簽名孑髟封翁≯乃8年多月8日指導(dǎo)教師簽名儂莓力島M年6只寥日