18、智能家居自动化扩展:插件应用与容器安装指南

智能家居自动化扩展:插件应用与容器安装指南

在智能家居自动化领域,借助各类插件和不同的安装方式,可以显著扩展系统的功能和灵活性。本文将详细介绍几种实用插件的使用方法,以及如何通过容器方式安装智能家居系统,帮助你打造更智能、便捷的家居环境。

1. 利用插件扩展智能家居功能

插件能够为智能家居系统增添丰富的功能,以下将介绍几种常用插件的使用方法。

1.1 Chronograf 创建温度数据库

Chronograf 可处理 TICK 堆栈的其他三个软件部分,主要功能是为 InfluxDB 数据提供用户界面,并能创建仪表板来监控和展示数据。
操作步骤如下:
1. 点击侧边栏倒数第二个皇冠图标。
2. 点击“+ Create Database”按钮。
3. 在显示的字段中输入“Temperatures”。
4. 点击右侧的勾选按钮保存并创建数据库。

1.2 Grafana 安装与数据展示

Grafana 是一款强大的开源插件,可通过智能家居系统进行安装,能处理多种数据源,比 Chronograf 更具通用性。
- 安装步骤
1. 从智能家居系统侧边栏选择“Settings | Add-ons”。
2. 点击“ADD-ON STORE”按钮。
3. 在官方插件中找到 Grafana 并点击安装。
4. 点击“Show in the Sidebar”滑动按钮,将 Grafana 显示在侧边栏。
5. 安装完成后,点击“START”按钮启动 Grafana,再点击“OPEN WE

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
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