9、智能系统设计与教学改革:从门禁到编程与驾驶

智能系统设计与教学改革:从门禁到编程与驾驶

智能门禁系统设计

实验场景与规则

智能门禁系统的实验场景包含主人、朋友和陌生人三种角色。不同角色到来时,系统会依据相应规则做出不同反应:
| 来访人员 | 主人状态 | 系统反应 |
| ---- | ---- | ---- |
| 主人 | 无(回家) | 自动开门,显示“Welcome Home, Master!” |
| 朋友 | 在家 | 开门,显示“Welcome, my good friend, please wait!” |
| 朋友 | 外出 | 提示“Sorry, the master is out, you can leave your message!” |
| 陌生人 | 在家 | 响铃,显示“Wait a minute, please!” |
| 陌生人 | 外出 | 提示“Hello, you are a stranger. Use the Interphone, please!” |

实验目的与结果

实验目的在于展示规则的实施过程,并证明该过程具有可实现性。实验结果表明,系统依据场景描述做出的反应正确,决策规则的有效性得到验证,证明了所设计的决策规则过程是可实施的。

系统优势与展望

智能门禁系统基于 Jess 与 Java 平台的独立性以及多线程机制,确保 Jess 能与其他应用程序并发执行,增强了系统的可靠性和安全性。然而,从整个数字家庭领域来看,智能系统仍需改进,例如将数字家庭安全与消防系统相连接,以便在火灾发生时自动开门,方便逃生。


                
【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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