11、构建 90 年日历 Alexa 技能及 APL 可视化呈现

构建 90 年日历 Alexa 技能及 APL 可视化呈现

1. 导出对话文件

在开始创建技能之前,需要完成一系列准备工作,以导出对话文件。具体步骤如下:
1. 粘贴令牌 :在 Notepad++ 中,将整个令牌粘贴到 .env 文件的双引号之间。
2. 保存工作 :记得及时保存工作内容。
3. 运行导出 :当导出实用程序下载完成、npm 包安装完毕且 .env 文件配置好后,就可以从命令行运行 npm start 。这将创建一个输出文件夹,其中包含一个 90-Year Calendar.json 文件。

2. 创建技能

从导出的 Botmock 文件创建技能,需要借助 Alexa 开发者控制台。具体操作如下:
1. 打开控制台 :在浏览器中访问 https://developer.amazon.com/alexa/console/ask
2. 选择技能 :点击之前创建的 90 年日历技能。
3. 导入 JSON 文件
- 展开左侧导航栏中的交互模型。
- 点击“JSON 编辑器”。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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