9、云数据监测:从数据处理到可视化与自动化警报

云数据监测:处理、可视化与自动化警报

云数据监测:从数据处理到可视化与自动化警报

1. 数据处理与获取

在实际应用中,dweet.io 返回的数据格式可能不如预期。例如,你可能会得到类似如下未格式化的数据:

{"this": "succeeded", "by": "dweeting", "the": "dweet", "with": 
{"thing": "garden-monitor-11447","created": " 2017-01-18T15:36:59.791
Z","content": {"humidity": "35", "temperature": "22","moisture": 
"512"}}}

若要在开发板上使用传感器数据,需借助字符串处理函数去除多余字符,提取所需的传感器数据,这可能需要一个精心设计的算法。

你可以使用 https://dweet.io/get/dweets/for/garden-monitor-11447 获取最近发布的 5 条传感器读数。

2. 数据安全:锁定功能

dweet.io 采用锁定(locking)方法保障数据安全。锁定后,除非提供特殊密钥,否则他人无法访问数据。以下是锁定事物的具体步骤:
1. 获取锁定和密钥 :每月支付 1.99 美元,你将在电子邮件中收到锁定 ID 和唯一密钥。
2. 锁定事物 :通过调用 https://dweet.io/lock/{thing_name}?lo

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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