基于模糊决策树的高校就业数据挖掘研究

随着高等学校招生规模的扩大,大学生就业形势日益严峻｡数据挖掘技术可以从大量的历史数据中发现内在的规律和联系｡对高校学生就业进行数据挖掘,可发现潜在规律,为就业指导提供决策依据｡决策树分类方法是一种有效的数据挖掘方法,但该方法不能很好地处理数据模糊性和不确定性问题｡本文提出将模糊决策树算法引入高校就业数据挖掘,解决了数据模糊性和不确定性的问题,生成的知识表示方式自然,易于理解,并且具有更强的分类能力及稳健性｡     

基于模糊PID控制的通信机房温度调节节能系统

针对通信机房温度控制消耗大量能源的弊端,利用冬季室外冷源,通过对水泵、室外风运转的智能控制,将室内热量由乙二醇液体循环系统传达到室外冷凝器;再由室外冷凝器将乙二醇液体的热量散发出去,达到降温的目的,保证机房在恒温、恒湿和洁净的条件下节约能源.由于系统存在很大程度的非线性、大滞后和不确定性,设计中结合模糊控制和PID算法的优点,采用模糊自适应PID控制技术,既保证了温度调节的快速性,又满足了系统的稳定性,并且系统稳态误差很小.MATLAB仿真结果表明,模糊PID控制算法能适应通信机房温度控制的要求,在响应速度、稳态精度及抗干扰能力等方面均优于传统PID控制,具有较好的鲁棒性.     

对“基于模糊算法的温度控制系统的研究”的文献综述

随着计算机技术和自动化控制的发展,农业生产也在高度的自动化,在温室大棚蔬菜的生产中,人们也逐渐实现了温度的自动化控制。目前,就温度自动控制方面的研究很多,采用的技术和方法也各式各样,如采集温度后,然后通过手动调控进行升温或降温控制的半自动化控制方法、采用单片机对采集温度和预设稳定进行对比,然后通过控制命令来控制升温或降温操作和将基于模糊技术的模糊控制器和单片机结合的方法对温度进行控制等等,到底哪一种方法对温度的控制更精确、温度,系统设备更经济可行呢,这成为广大菜农关注的焦点,也是学者们研究的重点。     

模糊自整定PID在温室控制系统中的应用

以AT89C52单片机芯片为核心,采用模糊规则参数的模糊自整定PID控制方法,研究可应用于温室大棚的温度控制器。该控制器基本上能够达到反应速度快、零超调、稳态误差小的理想效果。     

基于NB-IoT的温室温度智能调控系统设计与实现

【目的】以NB-IoT低速率窄带宽物联网技术为核心,研制一套以5G低功耗海量连接场景前期技术为基础的智能温室环境自动调控系统。【方法】应用MSP430F149超低功耗芯片采集环境信息,依托NB-IoT蜂窝物联网平台,云端智能调控系统,结合多传感器融合与模糊PID–分级控制技术,根据用户需求调节温室环境。【结果】该系统在温室大棚内实地应用的结果表明:温室环境信息采集相对误差不超1%,平均控制精度在3.57%(±1.0℃),无传输距离限制,实现作物生长温度的自动调节。【结论】该系统稳定可靠,为作物的生长提供良好环境,对作物的研究提供有力的技术支撑。     

基于模糊C均值聚类和梯度提升决策树的护林员评价方法

现有关于基层护林员科学、客观、精准的评价方法的研究十分缺乏,传统的人员绩效评价方法也不适用于护林员巡护情况的评价。本文以中国东南部某县级市的护林员为研究对象,自创1种基于模糊C均值聚类（Fuzzy C-means, FCM）结果和FCM隶属度以及梯度提升决策树相结合的护林员巡护情况评价方法。首先对护林员巡护情况数据集进行Z-Score标准化处理以提高算法的准确率和效率,其次以里程数、考勤率、耗时数和上报事件数为特征变量,使用FCM对巡护情况数据集进行聚类,确定基准月,并使用隶属度评价得分划定法计算基准月护林员评价得分,再通过梯度提升决策树（Gradient boosting decision tree, GBDT）和基准月数据确定研究期内其他月份的护林员评价得分,最后对护林员巡护情况进行综合分析。研究结果表明,该方法可精准、清晰地划定护林员巡护情况评价得分;研究期内护林员整体巡护情况偏差,评价得分≤60分的人数占比较大;常驻护林员在研究期内巡护情况评价得分基本保持不变,偶尔上下波动,毫无提升。本文的方法从实际数据出发,对护林员巡护情况进行针对性的分析,使得护林员管理者可制定科学的管理方...     

基于可编程控制器的温室温度控制系统的研究

介绍了温室作物对温室各环境要素的要求和温室温度调节的工艺流程,设计了以S7-200可编程控制器控制的温室温度控制系统,阐述了温室温度控制系统的工作原理和组成,并结合实例说明其硬件组成和软件编程.     

基于MATLAB的小型花卉温室温度模糊控制仿真的研究

分析了模糊控制应用在小型花卉温室中的优越性.利用Matlab对整个模糊控制系统进行了仿真试验.研究表明,模糊控制不仅能将温度恒定在一个确定范围,而且能体现温度控制平稳,控制超调量小的特点.     

基于模糊PID的鸡舍智能温度控制系统设计

本文介绍了一种基于STC89C52 单片机实现模糊PID 控制鸡舍大棚内温度控制方法;为解 决常规PID 控制算法无法适应复杂的、非线性的、时变的控制系统问题,采用热电偶传感器对鸡舍温 度进行实时监控,结合热电偶本身的非线性特点,采用单片机与模糊PID 相结合进行温度控制,从而 提高响应的速度和对温度的控制精度,具有一定的实用价值。     

小型花卉玻璃温室温度模糊控制系统建模研究

运用模糊控制原理,针对一种小型花卉玻璃温室设计了一个温度模糊控制模型,用Matlab进行了模糊控制过程仿真,通过对仿真所得结果进行分析和程序的修改,修订模糊控制规则,最终设计出一个模糊控制器.研究表明,该方法可为温室温度模糊控制系统设计提供参考.     

决策树C4.5算法结合模糊判决算法的土地评价方法（英文）

为了传统土地评价过程中影响因子存在连续值时难以构建评价模型的缺点,提高土地评价知识表达的可解释性,通过对语义属性采用多重分支,利用分支的统计显著性的启发式技术来实现剪枝,提出了基于C4.5算法挖掘分类规则。并利用模糊推理的方法,给出模糊匹配程度的概念,计算出被评价土地样本与各C4.5规则匹配的模糊程度,然后从中找出模糊匹配程度最大的所对应的规则,被评价样本即可被评价为该规则的结果所示的土地等级。文章提出了一种基于C4.5算法和模糊判决算法的土地资源评价模型构建方法,通过广东省土地评价数据库的实验结果表明,该方法能够适用于土地评价当中,当选取100条规则作为规则库进行土地评价时,获得了86.67%的数量准确率和84.80%的面积准确率。     

基于PIC16F877A的温室模糊温湿控制器研究

根据温室环境特点,采用模糊控制算法实现温室温度和湿度的控制,并利用PIC单片的性能特点,设计模糊控制器进行了实验和仿真,结果表明,温室模糊控制器具有超调量小、稳定性强、适应性好等特点,达到了较理想的控制效果。     

智能温室温湿度控制系统设计及其仿真

在模糊神经网络基本理论的基础上,针对温湿度变化规律和控制要求,设计了温室中温湿度控制系统的硬件组成及其软件实现。实用证明:系统结构简单、性能稳定、可靠性高,可解决实际应用中的问题。     

温室分级模糊控制方法研究

笔者为解决温室模糊控制中模糊规则爆炸问题,结合变论域、分形思想,提出一种调整控制中心、分级叠加的模糊控制方法,通过分级重复使用控制规则来提高控制精度,并经理论分析和对温室一阶迟滞模型的仿真运行,表明其对控制性能的影响。     

基于MATLAB的温室灌溉系统模糊控制的模型

依据温室环境与作物蒸腾之间的相互影响,结合作物生理干旱和大气干旱的因素,建立了温室模糊控制系统的MATLAB仿真模型,包括对控制变量的选取、模糊集的定义、论域等级的划分、隶属函数的选择及模糊控制规则的制定,并用Simulink对控制系统进行了仿真分析。仿真结果证明该温室灌溉模糊控制策略的有效性及合理性。     

基于WSN的温室温度测控自动化系统

为了降低温室系统成本,提高温度测控精度,基于WSN、采用增量式PID算法实现了温室温度测控系统设计。与传统测控系统相比,基于WSN的温室温度测控自动化系统具有测控精度高、系统成本低等特点,在农业领域中应用前景广阔。     

证据理论加权决策树在外包维修中的应用

外包维修过程中产生的数据通常是模糊的,传统上很少按重要性分类,从这些数据仅仅能搜索到相关的不确定信息。将证据理论作为处理不确定数据的有力工具,提出用证据理论加权决策树算法对外包维修过程产生的不确定数据进行分类并挖掘出规则。实验结果表明本算法可有效的对外包维修数据进行分类,并可以生成可指导产品研发的规则。