巡线机器人延迟容忍传感器网络(delay tolerant mobile sensor networks for inspection robot,DTMSNR)用于输电线路巡线机器人远程电网数据收集,具有节点稀疏、异构、随机移动性、间歇连通性和延迟容忍性.针对传统传感器网络数据传输算法机器人数据传输成功率低与网络可靠性差等问题.提出一种基于巡线机器人位姿信息的数据传输(mobile robot position-based delivery,MPD)策略.为准确计算巡线机器人网络位姿信息,建立机器人路径约束随机运动模型.MPD采用机器人相对网络位姿信息计算传输概率,进行消息传输路径选择.对网络异构消息引入机器人消息优先传输、消息失效机制进行消息队列管理.仿真实验表明,相较现有的几种延迟容忍传感器网络(delay tolerant mobile sensor network,DTMSN)数据传输策略,针对巡线机器人网络MPD能在适当的传输能耗下达到更高的传输成功率与更低的传输延迟

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

西安石油大学：《计算机网络 Computer Network》课程教学资源（扩展实验）实验七 VRRP配置

西安石油大学：《计算机网络 Computer Network》课程教学资源（扩展实验）实验五 BGP协议

西安石油大学：《计算机网络 Computer Network》课程教学资源（扩展实验）实验三 STP配置

西安石油大学：《计算机网络 Computer Network》课程教学资源（扩展实验）实验一 交换机端口配置

西安石油大学：《计算机网络 Computer Network》课程教学资源（基础实验）实验四 常用网络命令的使用

西安石油大学：《计算机网络 Computer Network》课程教学资源（基础实验）实验二 虚拟局域网的配置

西安石油大学：《计算机网络 Computer Network》课程教学资源（习题解答）第6章 应用层

西安石油大学：《计算机网络 Computer Network》课程教学资源（习题解答）第4章 网络层