2、基于过程挖掘的人类习惯发现

基于过程挖掘的人类习惯发现

在智能空间中,过程挖掘(Process Mining, PM)技术的应用为发现人类习惯提供了新的途径。本文将介绍一种自动将传感器日志分割为习惯的方法,并通过实验验证其有效性。

无监督人类习惯发现

在智能空间应用过程挖掘面临诸多挑战:
1. 数据格式差异 :智能空间通常产生传感器日志,而过程挖掘技术需要事件日志。事件日志中的事件是任务的执行,传感器日志包含细粒度的传感器测量值。
2. 日志分割 :过程挖掘要求将日志分割成轨迹,每个轨迹代表特定过程(活动或习惯)的“执行”。
3. 建模形式选择 :选择合适的建模形式并非易事。

为了将传感器日志转换为事件日志,可采用特定技术。得到的事件日志是时间戳元组〈d, s, e, a〉的序列,其中:
- d 是日志中的日期。
- s 和 e 分别是动作开始和结束的时间戳,元组按 s 按时间顺序排列。
- a 是传感器聚合的结果,标记为 STOP、AREA 或 MOVEMENT,并后跟位置标识符。

事件日志还需进一步预处理,将连续重复的相同动作合并。例如,给定两个连续元组 A = 〈d_A, s_A, e_A, aA〉和 B = 〈d_B, s_B, e_B, a_B〉,如果 d_A = d_B,a_A = a_B,且 e_A = s_B,则 A 和 B 合并为一个事件〈d_A, s_A, e_B, aA〉。

完成事件日志的预处理后,进入分割阶段。采用基于时间属性的经典自底向上离散化技术,类似于 Chi - m

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
标题中的"EthernetIP-master.zip"压缩文档涉及工业自动化领域的以太网通信协议EtherNet/IP。该协议由罗克韦尔自动化公司基于TCP/IP技术架构开发,已广泛应用于ControlLogix系列控制设备。该压缩包内可能封装了协议实现代码、技术文档或测试工具等核心组件。 根据描述信息判断,该资源主要用于验证EtherNet/IP通信功能,可能包含测试用例、参数配置模板及故障诊断方案。标签系统通过多种拼写形式强化了协议主题标识,其中"swimo6q"字段需结合具体应用场景才能准确定义其技术含义。 从文件结构分析,该压缩包采用主分支命名规范,符合开源项目管理的基本特征。解压后预期可获取以下技术资料: 1. 项目说明文档:阐述开发目标、环境配置要求及授权条款 2. 核心算法源码:采用工业级编程语言实现的通信协议栈 3. 参数配置文件:预设网络地址、通信端口等连接参数 4. 自动化测试套件:包含协议一致性验证和性能基准测试 5. 技术参考手册:详细说明API接口规范与集成方法 6. 应用示范程序:展示设备数据交换的标准流程 7. 工程构建脚本:支持跨平台编译和部署流程 8. 法律声明文件:明确知识产权归属及使用限制 该测试平台可用于构建协议仿真环境,验证工业控制器与现场设备间的数据交互可靠性。在正式部署前开展此类测试,能够有效识别系统兼容性问题,提升工程实施质量。建议用户在解压文件后优先查阅许可协议,严格遵循技术文档的操作指引,同时需具备EtherNet/IP协议栈的基础知识以深入理解通信机制。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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