10、物联网教育与计算技术可持续发展指南

物联网教育与计算技术可持续发展指南

1. 紫外线辐射监测与展示

在紫外线辐射监测方面,LED 有着多种应用方式:
- 单 LED 指示 :使用单个 LED 可以指示所获取的值或大小何时达到先前定义的阈值。例如,当紫外线辐射过高时,可以向孩子展示如何构建一个简单的警报装置。
- 三 LED 信号接口 :三个 LED 可以构建一个类似于交通灯的信号接口。这样就能向孩子展示如何试验不同级别的辐射、对数据进行分类以及构建状态信号装置。
- LED 范围显示 :可以使用一组 LED 在先前定义的范围内显示某个大小的量。这些 LED 可以依次排列形成一个条形,以指示所获得的大小量。

此外,使用 Node - RED 工具,还可以构建类似于基于 LED 的工件,并使用其提供的仪表、条形图和其他图形元素。

2. 紫外线辐射指数(UVI)及其保护建议

紫外线辐射指数(UVI)于 1992 年在加拿大引入,并在国际上得到采用,以应对因气候变化和臭氧减少导致紫外线辐射可能增加的担忧。其主要目标是提高公众意识,鼓励公众保护皮肤免受皮肤癌的侵害。UVI 还用于研究紫外线对其他生物和光化学过程的影响。

以下是不同 UVI 对应的保护建议:
| 指数 | 级别 | 保护建议 |
| ---- | ---- | ---- |
| <2 | 低 | 无需保护 |
| 3 - 5 | 中等 | 采取一些保护措施 |
| 6 - 7 | 高 | 必须采取保护措施 |

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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