大白话5分钟带你走进人工智能系列-------目录

本系列深入浅出地讲解了人工智能核心算法,包括线性回归、概率基础、梯度下降、逻辑回归、决策树、集成学习等,通过实例帮助读者理解算法原理及应用。

                                                                                目录

         大白话5分钟带你走进人工智能-第一节开篇介绍以及线性回归简介篇

         大白话5分钟带你走进人工智能-第二节概率基础及高斯分布

         大白话5分钟带你走进人工智能-第三节最大似然推导mse损失函数(深度解析最小二乘来源)(1)

         大白话5分钟带你走进人工智能-第四节最大似然推导mse损失函数(深度解析最小二乘来源)(2)

         大白话5分钟带你走进人工智能-第五节解析解方式求解模型参数

         大白话5分钟带你走进人工智能-第六节梯度下降之从单元函数理解梯度下降过程 (1)

         大白话5分钟带你走进人工智能-第七节梯度下降之梯度概念和梯度迭代过程(2)

         大白话5分钟带你走进人工智能-第八节梯度下降之批量梯度下降和随机梯度下降(3)

         大白话5分钟带你走进人工智能-第九节梯度下降之函数最优化算法和梯度下降代码过程解析(4)

         大白话5分钟带你走进人工智能-第十节梯度下降之归一化的各种方式和必要性(5)

         大白话5分钟带你走进人工智能-第十一节梯度下降之手动实现梯度下降和随机梯度下降的代码(6)

         大白话5分钟带你走进人工智能-第十二节梯度下降之背后的原理之泰勒公式(7)

         大白话5分钟带你走进人工智能-第十三节多项式回归之维度爆炸和过拟合

         大白话5分钟带你走进人工智能-第十四节过拟合解决手段L1和L2正则

         大白话5分钟带你走进人工智能-第十五节L1和L2正则几何解释和Ridge,Lasso,Elastic Net回归

         大白话5分钟带你走进人工智能-第十六节逻辑回归做分类的原因(1)

        大白话5分钟带你走进人工智能-第十七节逻辑回归之交叉熵损失函数(2)

        大白话5分钟带你走进人工智能-第十八节逻辑回归之交叉熵损失函数梯度求解过程(3)

        大白话5分钟带你走进人工智能-第十九节逻辑回归之优化点(4)

        大白话5分钟带你走进人工智能-第二十节逻辑回归和Softmax多分类问题(5)

        大白话5分钟带你走进人工智能-第二十一节牛顿法和L-BFGS求函数最优解

        大白话5分钟带你走进人工智能-第二十二节决策树系列之概念介绍(1)

        大白话5分钟带你走进人工智能-第二十三节决策树系列之特点和数学表达形式(2)

        大白话5分钟带你走进人工智能-第二十四节决策树系列之分裂流程和Gini系数评估(3)

        大白话5分钟带你走进人工智能-第二十五节决策树系列之信息增益和信息增益率(4)

        大白话5分钟带你走进人工智能-第二十六节决策树系列之Cart回归树及其参数(5)

        大白话5分钟带你走进人工智能-第二十七节决策树系列之预剪枝和后减枝和叶子结点如何表达(6)

        大白话5分钟带你走进人工智能-第二十八节集成学习之随机森林概念介绍(1)

        大白话5分钟带你走进人工智能-第二十九节集成学习之随机森林随机方式 ,out of bag data及代码(2)

        大白话5分钟带你走进人工智能-第三十节集成学习之Boosting方式和Adaboost

        大白话5分钟带你走进人工智能-第三十一节集成学习之最通俗理解GBDT原理和过程

        大白话5分钟带你走进人工智能-第三十二节集成学习之最通俗理解XGBoost原理和过程

### MQ-2烟雾传感器的工作原理通俗解释 MQ-2烟雾传感器是一种基于气敏电阻的气体检测设备,其核心是通过检测特定气体对传感器阻值的影响来判断气体浓度。以下是对该传感器工作原理的详细说明: #### 1. 基本结构与材料 MQ-2烟雾传感器的核心部件是一个气敏电阻,通常由氧化锡(SnO₂)等半导体材料制成。在正常空气中,这种材料具有较高的电阻值。当接触到可燃气体或烟雾时,其电阻值会发生变化[^1]。 #### 2. 工作机制 传感器的工作机制基于气体吸附和脱附过程: - 在加热元件的作用下,传感器表面温度升高,使得气敏材料能够更有效地吸附气体分子。 - 当气体分子(如一氧化碳、甲烷、液化气等)接触到气敏材料时,会发生化学反应,改变材料的导电性能。 - 对于还原性气体(如CO、CH₄等),它们会在气敏材料表面发生氧化反应,从而降低材料的电阻值。 - 反之,在气体浓度下降时,气敏材料表面的气体分子逐渐脱附,电阻值恢复到初始状态。 #### 3. 信号输出 MQ-2传感器提供两种类型的输出: - **模拟输出**:通过内置的分压电路,将气敏电阻的变化转化为电压信号,供外部设备(如MCU的ADC模块)采集。需要注意的是,直接从ADC读取的数值并不直接等于气体浓度,而是需要经过校准和计算才能得到实际浓度[^1]。 - **数字输出**:部分型号的MQ-2传感器有比较器电路,当气体浓度超过预设阈值时,会输出一个高低电平信号。 #### 4. 校准与计算 为了准确测量气体浓度,需要对传感器进行校准: - 使用标准气体(如一定浓度的一氧化碳)标定传感器的灵敏度。 - 根据厂商提供的公式或实验数据,建立电压与气体浓度之间的关系曲线。 - 在实际应用中,通过采集ADC值并代入校准公式,可以计算出气体浓度。 ```python # 示例代码:计算气体浓度 def calculate_gas_concentration(voltage, sensitivity): # 根据传感器手册中的校准公式计算浓度 concentration = (voltage / sensitivity) * 1000 # 示例公式 return concentration ``` #### 5. 注意事项 - MQ-2传感器的响应速度较慢,通常需要几分钟才能达到稳定状态。 - 加热元件的功耗较高,需确保电源能够稳定供电。 - 环境因素(如温度、湿度)可能影响传感器的准确性,因此需要进行补偿处理。
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