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摘要:空调耗电量大,管理不当将浪费大量电能,研究并实现空调智能控制系统势在必行。
本文设计了基于物联网云平台的空调智能控制系统,整个系统分为手机APP客户端、机智云平台及基于STM32的智能空调控制终端三大部分。智能空调控制终端模块实时采集周边环境的温湿度数据,经过STM32单片机对数据进行处理,再通过ESP8266WIFI模块发送到手机端,用户也可以在手机APP端改变相关设置,再由手机端发送到云平台,最后由云平台通过WIFI网络发送给ESP8266WIFI模块实现远程控制空调的功能。实验结果表明,利用该系统能实时监控环境温湿度数据,有效地控制空调合理使用,控制成功率达到100%,能营造舒适的生活工作环境又不造成浪费,适用于多种空调品牌,具有较高的实用价值。 相似文献
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近年来对企业内组织的研究,仅仅停留在企业内组织的独立职能上,即如何更好的完善该部门职能以便更好的服务于企业。但由于企业内组织部门是由人作为构成要素的,这就注定了这些部门是具有生命体特征的智能性的个体.所以本文就这一现象,引入智能体(Aqent)来对企业内组织进行分析论述,希望能从一个新的层面来探讨企业内组织结构。 相似文献
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为了解决粒子滤波(PF)的无线传感器目标跟踪中样本贫化导致的精度较低的问题,提出了改进布谷鸟粒子滤波的WSN目标跟踪方法。通过改进布谷鸟算法的滤波算法取代粒子滤波重采样过程,主要通过改进布谷鸟算法中的搜索步长值 和发现外来鸟卵的物种的概率 的自适应调节,同时在步长更新方程中实时引入函数值的变化趋势,引导粒子整体上向较高的随机区域移动, 有效调整全局探索和局部探索适应能力、改善粒子贫化和局部极值问题,增加粒子群多样化从而提高跟踪性能。实验结果表明,改进布谷鸟粒子滤波算法重采样方法可以防止粒子的退化,增加粒子的多样性,减少跟踪误差,可以减少算法的运行时间,实时追踪性能大幅提高。与CS-PF算法和PF算法相比较,ICS-PF 算法的计算时间是最短的,ICS-PF算法的位置和速度的平均平方根误差最小(位置0.0306、0.0213、速度0.0253、0.0102),PF算法的跟踪精度是最低的,而ICS-PF跟踪精度较高,ICS-PF算法被证明具有良好的跟踪性能。 相似文献
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为了解决粒子滤波(PF)的无线传感器目标跟踪中样本贫化导致的精度较低的问题,提出了自适应蝙蝠粒子滤波的WSN目标跟踪方法。通过自适应的蝙蝠算法的滤波算法优化粒子重采样过程,结合最新的观测值定义粒子的适应度函数,引导粒子整体上向较高的随机区域移动。同时利用动态自适应惯性权重探索新的粒子位置更新为设计机制,引入动态适应惯性权重值, 有效调整全局探索和局部探索适应能力、改善粒子贫化和局部极值问题,增加粒子群多样化从而提高跟踪性能。实验结果表明,自适应蝙蝠粒子滤波算法重采样方法可以防止粒子的退化,增加粒子的多样性,减少跟踪误差,可以减少算法的运行时间,实时追踪性能大幅提高。与BA-PF算法和PF算法相比较,IBAPF 算法的计算时间是最短的,IBA-PF算法的位置和速度的平均平方根误差最小(位置0.0311、0.0202、速度0.0262、0.0101),PF算法的跟踪精度是最低的,而IBA-PF跟踪精度较高,IBA-PF算法被证明具有良好的跟踪性能。 相似文献
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从设计角度入手,探讨了建筑结构裂缝的控制方法,分别针对砌体结构裂缝,地基不均匀沉降裂缝,混凝土结构裂缝阐述了不同的设计控制措施,以期从源头上减少结构裂缝,保证建筑结构安全。 相似文献
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基于快速MH(Metropolis-Hastings)变异的遗传粒子滤波跟踪算法,提出在遗传粒子滤波算法上,加入遗传进化思想,利用快速移动粒子交叉次数和变异算子,同时与赌轮选择一起产生了一种新的遗传算法,更快地提取到反映目标概率特征的典型粒子;实验证明,基于快速MH变异的遗传重采样方法可以避免粒子退化,快速提高粒子的多样性,减小跟踪误差,减少算法的运行时间,实时跟踪性能得到了大大提高;全面比较后,MHGAPF算法计算时间最短.跟踪精度用均方根误差表示,与GAPF算法和PF算法相比较,MHGAPF算法位置和算法速度的中均方根误差最低(位置为0.031 3,0.027 0,速度0.020 21,0.010 2),其中PF算法的跟踪精度最低,MHGAPF跟踪精度最高,进一步表明MHGAPF算法具有良好的跟踪性能. 相似文献
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