37、自适应系统中适应交互一致性的模型与方法

自适应系统中适应交互一致性的模型与方法

在当今的科技领域,自适应系统的发展日新月异。其中,网络物理系统(CPS),如智能家居系统,成为了研究自适应系统一致性模型的典型案例。在智能家居系统中,不同的家用电器可以根据用户偏好、与其他电器的交互、自身内部状态或周围环境条件来调整其行为。

智能家居系统案例研究

智能家居系统已成为高度动态系统的典型代表,这些系统能够根据周围环境进行自适应调整。在智能家居系统中,各种家用电器(如音响、电视、窗户、加热器、灯光等)相互连接,形成一个(无线)传感器网络。基于这个传感器网络,可以定义不同的服务来远程甚至自动控制设备,例如远程灯光开关或自动温度调节。

  1. 服务介绍
    • 用户检测服务 :用于识别在智能家居中活动的用户。可以使用红外或RFID传感器检测用户的存在,通过Wi-Fi连接使用移动设备、通过RFID阅读器使用RFID标签,或分别使用噪声传感器和摄像头进行语音和面部识别来验证用户身份。
    • 房间环境服务 :使用环境传感器(如温度、湿度、空气质量、噪音或光电池)来根据用户偏好调整房间条件。当在房间中识别出用户时,房间条件会自动改变。
  2. 适应场景
    • 环境调整 :获取用户身份后,电器可以根据用户偏好和外部环境情况进行调整,以提供更合适的房间环境条件。例如,根据用户的舒适水平、当前天气条件和季节设置房间温度。如果既没有下雨也不是冬
【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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