2、物联网智能灌溉管理与安卓恶意软件检测技术解析

物联网智能灌溉管理与安卓恶意软件检测技术解析

物联网智能灌溉管理系统

实验设置

在物联网智能灌溉管理系统中，涉及到一系列的硬件连接和数据处理流程。具体操作步骤如下：
1. 硬件连接 ：将DHT - 11（湿度传感器）、LM - 35（温度传感器）和FC - 28（湿度传感器）连接到MCP3008 ADC，该ADC可将模拟值转换为数字值。
2. 代码上传 ：使用Arduino IDE将代码上传到NodeMCU。
3. 供电与数据传输 ：NodeMCU连接到5V电源，通过Wi - Fi经路由器将传感数据发送到服务器。
4. 数据存储与分析 ：数据存储在服务器中，用于训练机器学习模型，以进行未来的灌溉决策。训练在配备2.20GHz处理器、12核、16GB RAM、64位操作系统和Graphics GTX 1050 Ti/PCIe/SSE2的Intel core i7 - 8750H机器上进行。
5. 数据采集与训练样本选择 ：每10,000ms通过NodeMCU从所有传感器采集数据并发送到服务器存储。随机选择400个实例进行训练，其中200个为正类（标记为灌溉），200个为负类（标记为无操作）。

评估指标

为了评估模型性能，使用了以下几个重要的评估指标：
| 评估指标 | 描述 | 计算公式 |
| — | — | — |
| 准确率（Acc.） | 正确分类实例占总实例的百分比 | $\fr