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题名基于微信平台的智能浇花系统设计
被引量：7
- 1
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作者
雷文礼
张鑫
包佳伟
贾琨
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机构
西北工业大学电子信息学院
延安大学陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室
延安大学附属医院
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出处
《现代电子技术》
2022年第11期73-76,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(61661049)
陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室开放基金(IPBED11,IPBED1)
+3 种基金
延安大学博士科研启动项目(YDBK2018⁃39)
延安大学研究生教育创新计划项目(YCX2021070)
延安大学疫情防控应急科研项目(ydfk007,ydfk062)
延安大学研究生“疫情防控和经济社会发展”专项研究项目(YCX2022075,YCX2022079)。
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文摘
基于微信平台,采用Arduino单片机、ESP8266⁃01模块、DHT11温湿度传感器以及YL⁃69土壤湿度传感器设计智能浇花系统,完成了微信小程序的开发以及硬件电路的搭建。该系统拥有自动浇水和远程浇水两种模式,自动浇水模式会根据预先设定的阈值自动调节植物的生长环境,远程浇水模式下,人们可以通过发送特定的消息进行远程控制,两种模式协调工作,为植物的正常生长保驾护航。用户可以通过微信小程序实时查看花卉的生长环境,增添了养花的乐趣。该设计简单、可靠,易于实施,大大提高了它的便利性。同时,微信平台用户的不断增加为本设计提供了广阔的市场。
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关键词
智能浇花系统
微信平台
系统设计
小程序开发
硬件电路
自动浇水模式
远程浇水模式
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Keywords
intelligent flower watering system
WeChat platform
system design
applet development
hardware circuit
automatic watering mode
remote watering mode
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分类号
TN02-34
[电子电信—物理电子学]
TP272
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于SVM的智能夜灯设计
被引量：3
- 2
-
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作者
刘欣宇
杨延宁
卜文嘉
刘珂
吕杨
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机构
延安大学物理与电子信息学院
陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第2期98-101,共4页
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基金
陕西省工业科技攻关项目(2016GY-138)
延安市科技计划项目(2019ZCNZ-001)
+3 种基金
延安大学产学研合作项目(CXY201902)
延安大学重点项目(YDJGZD18-04)
延安大学研究生教改项目(YDYJG2019018)
2019年陕西省大学生创新创业训练计划项目(S201910719071)。
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文摘
利用MSP430G2553作为主控芯片,通过心率传感器和三轴加速度传感器ADXL362进行数据采集,SMO算法实现SVM模型识别出用户的睡眠状态,利用蓝牙通信将识别出的用户睡眠状态发送给夜灯部分,夜灯处理器MSP430G2553接收数据并结合时钟芯片DS1302的时间数据,控制夜灯的颜色、亮暗以及辅助音乐播放。与传统夜灯相比,灯光的颜色能根据用户的睡眠状态发生改变,黄昏时采用黄绿色灯光使人放松、夜间采用红橙色助眠、早晨采用蓝色让人清醒,并增加了自然光唤醒与音乐唤醒相结合的闹钟模式。实践表明能有效提高用户的睡眠质量。
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关键词
夜灯
ADXL362
支持向量机
MSP430G2553
睡眠状态
-
Keywords
night light
support vector machine(SVM)
ADXL362
MSP430G2553
sleeping state
-
分类号
TP23
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
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题名基于Arduino的现代网络智能化灌溉系统
被引量：3
- 3
-
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作者
耿新洋
杨延宁
崔佳萌
王凯
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机构
延安大学物理与电子信息学院
陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室
-
出处
《南方农业》
2020年第32期211-213,共3页
-
基金
延安市科技计划项目(2019ZCNZ-001)
延安大学产学研合作项目(CXY201902)
+3 种基金
2019年陕西省大学生创新创业训练计划项目(S201910719071)
延安大学重点项目(YDJGZD18-04)
陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室研究基金(IPBED11、IPBED16)
延安大学研究生教改项目(YDYJG2019018)。
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文摘
近年来,人们逐渐形成了节水意识,针对灌溉技术的要求也越来越高。为了提高水资源利用率,设计一种基于Arduino的现代网络智能化灌溉系统。其基于Arduino单片机,操纵DHT11温湿度传感器收集温度、湿度等数据,经过处理,具有智能灌溉、实时检测温湿度等功能。
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关键词
智能灌溉
智能云计算
检测
控制
ARDUINO
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分类号
S274
[农业科学—农业水土工程]
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题名基于WiFi技术的火灾报警监测系统设计
被引量：15
- 4
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作者
雷文礼
张鑫
雷洋
贾琨
-
机构
西北工业大学电子信息学院
延安大学陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室
延安大学附属医院
-
出处
《现代电子技术》
2022年第9期93-97,共5页
-
基金
国家自然科学基金项目(61661049)
陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室开放基金(IPBED11,IPBED1)
+3 种基金
延安大学博士科研启动项目(YDBK2018⁃39)
延安大学研究生教育创新计划项目(YCX2021070)
延安大学疫情防控应急科研项目(ydfk007,ydfk062)
延安大学研究生“疫情防控和经济社会发展”专项研究项目(YCX2022075,YCX2022079)。
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文摘
火灾给人民的生命和财产安全带来极大的威胁,其造成的各方面损失无法估量,对生态平衡造成的破坏几乎不可逆转,因此,各个国家都投入大量的人力、财力,试图通过先进的技术方法防止大范围火灾的发生。文中设计了一种基于51单片机并结合手机APP实时监控的火灾报警监测系统,以51单片机为主控,利用温度传感器和烟雾传感器准确检测场所内的实时环境并将数据通过WiFi模块传输到终端进行监测;各环境参数值大于等于预先设定的报警数值时会进行声光报警,提醒场所人员和监测人员采取紧急应对措施。该系统注重在中小型生活场所中的可推广性,安装方便、操作简单且价格低廉,为中小型场所生活民众的安全提供了保障,并为相关火灾报警监测系统设计提供了参考。
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关键词
火灾报警监测系统
51单片机
WiFi模块
温度传感器
烟雾传感器
环境参数
-
Keywords
fire alarm monitoring system
51 SCM
WiFi module
temperature sensor
smoke sensor
environment parameter
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分类号
TN709-34
[电子电信—电路与系统]
TN99
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于云平台的温室大棚管理系统
被引量：16
- 5
-
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作者
邹彬
董军堂
杨延宁
李雪
李蓓茹
-
机构
延安大学物理与电子信息学院
陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第12期112-114,118,共4页
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基金
延安市科技计划项目(2019ZCNZ—001)
延安市科技创新团队建设项目(2017CXTD—01)
+4 种基金
延安大学产学研合作项目(CXY201902)
延安大学研究生教育创新计划项目(YCX2020056)
延安大学研究生教改项目(YDYJG2019018,YDYJG2019016)
陕西省教育厅科技计划项目(21JK0983)
陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室研究基金资助项目(IPBED11,IPBED16)。
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文摘
针对国内温室大棚监测系统存在监测不全面、智能化程度不高等问题,在现有温棚技术的基础上,提出了一种基于云平台的温室大棚管理系统。依托STM32F103RCT6硬件平台,通过采集端的传感器和摄像头实时监测温棚内部环境数据,将监测结果通过4G模组ML302发送至OneNet云平台,农户可通过App客户端随时随地查看温棚内环境状况。当温棚内环境出现异常,可通过比例—积分—微分(PID)算法控制执行端设备的方式对温棚内各项环境数据进行自动调节,必要时可通过客户端手动调节,从而满足大棚农作物生长所需的各项环境要求。
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关键词
温室大棚
STM32F103RCT6
OneNet云平台
比例—积分—微分算法
客户端App
-
Keywords
greenhouse
STM32F103RCT6
OneNet cloud platform
proportional-integral-differential(PID)algorithm
client App
-
分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
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题名融合多层次结构信息的深度属性二分网络表示学习
被引量：2
- 6
-
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作者
李婷婷
吕少卿
赵雪莉
任新成
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机构
西安邮电大学通信与信息工程学院
西安邮电大学陕西省信息通信网络及安全重点实验室
延安大学陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第11期3316-3321,共6页
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基金
陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室开放基金项目(IPBED10)
陕西省工业领域一般项目(2020GY-081)
+1 种基金
陕西省重点研发计划项目(2018ZDXM-GY-041)
陕西省教育厅科研计划项目(17JK0703)。
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文摘
网络表示学习旨在将网络中的节点转换到低维向量空间,并保持网络固有属性。现有方法大多针对普通网络,忽略了属性二分网络的特殊性及网络的高度非线性特性等。针对上述问题,首先引入一个扩展权重矩阵融合二分网络显式和携带属性信息的隐式结构;接着提出一种基于深度自编码器的属性二分网络表示学习模型,以捕捉网络的高度非线性特性;通过深度自编码器重构二阶邻近度以保持全局网络结构,同时该编码器利用节点一阶邻近度作为监督信息来保持局部网络结构;最后进行联合优化。将该模型在Yelp、Douban Book、Douban Movie和MovieLens四个数据集上进行推荐任务,结果显示该模型的F 1@10、MAP@10、MRR@10和NDGG@10指标在四个数据集上的平均值相较最新基准方法(ABNE)分别提高4.29%、5.63%、6.26%、4.21%。
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关键词
属性二分网络
网络嵌入
高度非线性
深度学习
-
Keywords
attributed bipartite network
network embedding
highly non-linear
deep learning
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于相似度评分与二级子系统的设计模式识别
被引量：1
- 7
-
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作者
王雷
王文发
宋慧娜
张帅
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机构
延安大学数学与计算机科学学院
陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室
延安大学上海文思海辉联合实验室(大数据应用开发方向)
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期210-222,共13页
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基金
国家自然科学基金(62041212)
陕西省教育厅科研计划项目(21JK0988)
+1 种基金
延安大学博士科学研究启动项目(YDBK2019-51)
陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室开放基金(IPBED22)。
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文摘
为寻找系统中的模式实例,现有设计模式识别方法多直接将原系统与设计模式进行匹配,从而引入大量的假阳性实例或假阴性实例,导致召回率和精确率降低。为此,在前期研究的基础上,进一步探索基于相似度评分与二级子系统的设计模式识别方法。根据从系统中提取的相关信息,将系统和设计模式表示为有向图/矩阵形式。将待识别系统划分为若干个子系统,并进一步拆解和重组为类个数与待识别模式中角色个数相等的二级子系统。利用相似度评分算法判断二级子系统是否为模式实例,同时对获取的实例做进一步处理,以得到最终的模式实例。在JHotDraw、JRefactory和JUnit三个开源项目上的实验结果表明,该方法的平均召回率分别达到96.7%、91.7%和100%,平均精确率分别达到94.9%、91.5%和92.5%,而CPU时间花费分别为5408 ms、22280 ms和3284 ms,在保持高召回率的前提下提升了精确率和时间效率。
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关键词
设计模式识别
精确率
有向图
二级子系统
软件逆向工程
-
Keywords
design pattern recognition
precision
directed graph
secondary subsystem
software reverse engineering
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分类号
TP311.5
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
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题名苹果防霜冻放热反应控制系统开发
被引量：1
- 8
-
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作者
李雪
杨延宁
邹彬
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机构
延安大学物理与电子信息学院
陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2022年第10期96-99,共4页
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基金
延安市科技计划资助项目(2019ZCNZ—001)
延安大学产学研合作项目(CXY201902)
+5 种基金
陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室研究基金资助项目(IPBED16)
延安大学研究生教育创新计划项目(YCX2020056)
延安大学研究生教育创新计划项目(YCX2021062)
延安大学研究生教改研究项目(YDYJG2019018)
延安大学教改重点项目(YDJGZD18—04)
延安大学继续教育教学改革研究专项科研计划项目(YDJZ2016—08)。
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文摘
为减轻霜冻灾害对苹果生产造成的损失,开发了以STM32F103C8T6为核心的苹果防霜冻放热反应控制系统。直流(DC)水泵、生石灰、水和催化剂作为放热反应装置及反应物,系统通过DS18B20获取果园实时温度,经单片机(MCU)处理后将结果显示在OLED上,当温度低于预设值时,启动比例—积分—微分(PID)控制器,用其输出来改变脉宽调制(PWM)波占空比和驱动导通时间,进而调节水泵转速及流量,达到精确控制放热反应程度的目的,使果园温度稳定在预设值附近。测试表明:该系统运行稳定,响应快,防护效果明显,可有效降低霜冻影响。
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关键词
苹果防霜冻
放热反应
比例—积分—微分
控制算法
脉宽调制
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Keywords
apple frost prevention
exothermic reaction
proportion-integration-differentiation(PID)
control algorithm
pulse width modulation(PWM)
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分类号
TP29
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名一种保留社区结构信息的网络嵌入算法
被引量：1
- 9
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作者
吕少卿
赵雪莉
张潘
任新成
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机构
西安邮电大学通信与信息工程学院
陕西省信息通信网络及安全重点实验室
陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期122-130,共9页
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基金
陕西省教育厅科研计划项目(17JK0703)
陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室开放基金(IPBED10)
陕西省工业领域一般项目基金(2020GY-081)。
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文摘
现有网络嵌入算法大多只保留网络的微观结构信息,忽略了网络中普遍存在的社区结构信息。为提高网络表示质量,提出一种保留社区结构信息的网络嵌入算法PCNE。通过最大化节点之间的一阶和二阶相似性,对网络的微观结构进行建模,同时通过分解可反映网络社区结构信息的社区结构嵌入矩阵,对网络的社区结构信息进行建模。将构建的2个模型融合到统一的联合非负矩阵分解框架中,结合相似度矩阵和社区隶属度矩阵得到融合社区结构信息的节点表示向量。在5个真实公开数据集上进行节点分类实验,结果表明,与DeepWalk、Node2vec、LINE算法相比,PCNE可使Micro-F1值提升0.96%~13.1%,验证了算法的有效性。
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关键词
网络嵌入
社区结构
非负矩阵分解
网络表示学习
复杂网络
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Keywords
network embedding
community structure
non-negative matrix factorization
network representation learning
complex network
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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