Satura rādītājs:
2025 Autors: John Day | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2025-01-23 14:59
Ievads
Šodien mēs koncentrējamies uz mašīnmācīšanās projekta izveidi, kas paredz temperatūru, izmantojot polinomu regresiju.
Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta (AI) pielietojums, kas nodrošina sistēmām iespēju automātiski mācīties un pilnveidoties no pieredzes bez skaidras ieprogrammēšanas. Mašīnmācība ir vērsta uz tādu datorprogrammu izstrādi, kas var piekļūt datiem un tos izmantot, lai mācītos paši.
Polinomālā regresija: -polinomālā regresija ir regresijas analīzes veids, kurā attiecības starp neatkarīgo mainīgo x un atkarīgo mainīgo y tiek modelētas kā n-tās pakāpes polinoms x.
Prognozēšana: mašīnu mācīšanās ir veids, kā identificēt datu modeļus un izmantot tos, lai automātiski pieņemtu prognozes vai lēmumus. … Regresijai jūs uzzināsit, kā izmērīt korelāciju starp diviem mainīgajiem un aprēķināt vispiemērotāko līniju, lai prognozētu, kad pamatā esošās attiecības ir lineāras.
2. Šajā projektā izmantotās lietas
Aparatūras komponenti
- Sieviešu/sieviešu džemperu vadi × (pēc vajadzības)
- Maizes dēlis (vispārīgs) × 1
- LM35 sensors × 1
- Bolt IoT Bolt WiFi modulis × 1
Programmatūras lietotnes un tiešsaistes pakalpojumi
- Bolt IoT Bolt CloudBolt
- IoT Android lietotne
1. darbība: LM35 sensora pievienošana skrūvei
1. darbība: turiet sensoru tā, lai jūs varētu nolasīt uz tā uzrakstīto LM35.
2. darbība. Šajā pozīcijā no kreisās uz labo identificējiet sensora tapas kā VCC, Output un Gnd.
Aparatūras attēlā VCC ir pievienots sarkanajam vadam, izeja ir pievienota oranžajam vadam un Gnd ir pievienots brūnajam vadam.
3. darbība. Izmantojot vadu no mātītes līdz mātītei, savienojiet 3 LM35 tapas ar Bolt Wifi moduli šādi:
- LM35 VCC tapa tiek savienota ar 5 V Bolt Wifi moduli.
- LM35 izejas tapa tiek savienota ar Bolt Wifi moduļa A0 (analogās ieejas tapu).
- LM35 Gnd pin savienojas ar Gnd.
2. solis: temperatūras prognozēšana
1. darbība. Veiciet tādus pašus savienojumus kā ekrānā “Aparatūras savienojumi temperatūras monitoram” moduļa “Mākoņi, API un brīdinājumi” tēmā “Saskarnes sensors virs VPS”.
2. darbība: ieslēdziet ķēdi un ļaujiet tai izveidot savienojumu ar Bolt Cloud. (Skrūves zaļajai gaismas diodei vajadzētu iedegties)
3. darbība: dodieties uz cloud.boltiot.com un izveidojiet jaunu produktu. Izveidojot produktu, izvēlieties produkta veidu kā izvadierīci un saskarnes veidu kā GPIO. Pēc produkta izveides atlasiet nesen izveidoto produktu un pēc tam noklikšķiniet uz konfigurācijas ikonas.
4. solis: Aparatūras cilnē atlasiet radio pogu blakus A0 tapai. Piešķiriet tapai nosaukumu “temp” un saglabājiet konfigurāciju, izmantojot ikonu “Saglabāt”.
5. darbība: pārejiet uz koda cilni, piešķiriet produkta kodam nosaukumu “prognozēt” un izvēlieties koda veidu kā js.
6. darbība. Uzrakstiet šādu kodu, lai attēlotu temperatūras datus un palaistu datiem polinomu regresijas algoritmu, kā arī saglabātu produkta konfigurācijas.
setChartLibrary ('google-diagramma');
setChartTitle ('Polinomālā regresija');
setChartType ('predictionGraph');
setAxisName ('time_stamp', 'temp');
mul (0,0977);
plotChart ('time_stamp', 'temp');
7. solis: cilnē Produkti atlasiet izveidoto produktu un pēc tam noklikšķiniet uz saites ikonas. Uznirstošajā logā atlasiet savu Bolt ierīci un pēc tam noklikšķiniet uz pogas Gatavs.
8. darbība. Noklikšķiniet uz pogas “izvietot konfigurāciju” un pēc tam uz ikonas “Skatīt šo ierīci”, lai apskatītu jūsu izveidoto lapu. Zemāk ir gala izvades ekrānuzņēmums.
9. darbība. Pagaidiet apmēram 2 stundas, līdz ierīce augšupielādē pietiekami daudz datu punkta mākonī. Pēc tam varat noklikšķināt uz prognozēšanas pogas, lai skatītu prognozēšanas grafiku, pamatojoties uz polinomu regresijas algoritmu.
Ieteicams:
Telpas apgaismojuma vadība, izmantojot PIR sensoru un Arduino: 6 soļi
Telpas gaismu kontrolē, izmantojot PIR sensoru un Arduino: Šodien mēs kontrolēsim jūsu istabas apgaismojumu, atklājot kustību, izmantojot Arduino PIR kustības sensoru. Šo projektu ir ļoti jautri īstenot, un tas ir ļoti praktiski izmantojams jūsu mājā, un, veicot šo projektu, jūs varat ietaupīt naudu. Jū
Telpas temperatūras un mitruma kontrole ar ESP32 un AskSensors Cloud: 6 soļi
Telpas temperatūras un mitruma uzraudzība, izmantojot ESP32 un AskSensors Cloud: šajā apmācībā jūs uzzināsit, kā uzraudzīt istabas vai galda temperatūru un mitrumu, izmantojot DHT11 un ESP32, kas savienoti ar mākoni. Mūsu pamācību atjauninājumus var atrast šeit. Specifikācijas: DHT11 sensors spēj izmērīt temperatūru
Kā noteikt augu slimības, izmantojot mašīnmācīšanos: 6 soļi
Kā noteikt augu slimības, izmantojot mašīnmācīšanos: Slimo augu atklāšanas un atpazīšanas process vienmēr ir bijis manuāls un garlaicīgs process, kas prasa cilvēkiem vizuāli pārbaudīt augu ķermeni, kas bieži var novest pie nepareizas diagnozes. Ir arī prognozēts, ka globālā mērogā
Temperatūras nolasīšana, izmantojot LM35 temperatūras sensoru ar Arduino Uno: 4 soļi
Temperatūras lasīšana, izmantojot LM35 temperatūras sensoru ar Arduino Uno: Sveiki, puiši, šajā pamācībā mēs iemācīsimies izmantot LM35 kopā ar Arduino. Lm35 ir temperatūras sensors, kas var nolasīt temperatūras vērtības no -55 ° C līdz 150 ° C. Tā ir 3 termināļu ierīce, kas nodrošina analogo spriegumu, kas ir proporcionāls temperatūrai. Augstākā
Kā lietot DHT11 temperatūras sensoru ar Arduino un drukas temperatūras siltumu un mitrumu: 5 soļi
Kā lietot DHT11 temperatūras sensoru ar Arduino un drukas temperatūras karstumu un mitrumu: DHT11 sensoru izmanto temperatūras un mitruma mērīšanai. Viņi ir ļoti populāri elektronikas hobiji. DHT11 mitruma un temperatūras sensors ļauj patiešām viegli pievienot mitruma un temperatūras datus saviem DIY elektronikas projektiem. Tas ir par