56、智能系统助力医疗与交通领域发展

智能系统助力医疗与交通领域发展

在当今科技飞速发展的时代,智能系统在医疗和交通领域的应用愈发广泛。本文将介绍两个具有创新性的系统,一个是基于代理的医疗支持系统框架,另一个是由估计和学习代理组成的交通状况插值系统。

基于代理的医疗支持系统框架

该系统旨在为医疗保健提供支持,能够根据对象的情况改变功能。例如,当对象处于紧急情况时,JMFSend Ag 可以使用 USB 摄像头传输其情况。这个系统对于抑制夜间零食摄入和通过医生与顾问进行饮食调整非常有用。

系统特性
  • 适应性 :该系统的构建方案能够选择和组织多个代理,以提供符合个人需求的服务。它不仅能应对用户的位置信息,还能考虑用户周围设备的状态。在多媒体监督功能实验中,证实了显示设备、捕获设备、PC、网络、各种传感器和软件组件等异构实体能够高效集成。此外,系统还能根据人际关系和被观察人的情况控制隐私级别,从而在普适计算环境中适应各种情况提供医疗支持服务。
  • 可扩展性 :通过三个实验,证实了各种实体之间的合作是成功的。系统旨在为对象和社区成员提供与医疗保健相关的有用建议和信息,因此需要获取和管理各种类型和大量的信息。在对象情况可视化功能和与环境传感器协调功能的实验中,代理能够通过有限的信息获取、管理和提供各种信息,同时也证实了代理的模块化和自主性。这使得系统能够轻松适应实体的多样性,便于系统的开发和扩展。
交通状况插值系统

交通拥堵是一个严重的社会问题,会导致化石燃料消耗和二氧化碳排放增加。为了减少交通拥堵,交通信息服务至关重要。目前常见的交通信息

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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