1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines

146 39 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 146
Dung lượng 4,73 MB

Nội dung

Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines

Ngày đăng: 20/11/2021, 16:21

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] B. BOSER, I. GUYON, V. VAPNIK, “A training algorithm for optimal margin classifiers”, Proceedings of the Fifth Annual Workshop on Computational Learning Theory (ACM), pp 144-152, 1992 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A training algorithm for optimal margin classifiers
[2] C. BURGES, “A tutorial on Support Vector Machines for pattern recognition”, Proceedings of Int Conference on Data Mining and Knowledge Discovery, Vol 2, No 2, pp 121-167, 1998 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A tutorial on Support Vector Machines for pattern recognition
[10] S. DUMAIS, J. PLATT, D. HECKERMAN, M. SAHAMI, “Inductive learning algorithms and representations for text categorization”, Proceedings of Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), pp 148-155, 1998 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Inductive learning algorithms and representations for text categorization
[12] T. JOACHIMS, “Text categorization with Support Vector Machines: Learning with many relevant features”, Technical Report 23, LS VIII, University of Dortmund, 1997 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Text categorization with Support Vector Machines: Learning with many relevant features
15] V. VAPNIK, “Nature of statistical learning theory”, Springer-Verlag, 2000 [16] V. N. VAPNIK, A. YA. CHERVONENKIS, Teoria Raspoznavaniya Obrazov,Nauka, 1974 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Nature of statistical learning theory
[17] Y. YANG, X. LIU, “A re-examination of text categorization methods”, Proceedings of the 22th Ann Int ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR'99), pp 42- 49, 1999 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A re-examination of text categorization methods
[18] Y. YANG, J. PEDERSEN, “A comparative study on feature selection in text categorization”, Proceedings of the 14th International Conference on Machine Learning (ICML), pp 412-420, Morgan & Kaufmann 1997 Sách, tạp chí
Tiêu đề: A comparative study on feature selection in text categorization
[25] ĐỖ BÍCH DIỆP, “Phân loại văn bản dựa trên mô hình đồ thị”, Luận văn cao học. Trường Đại học Tổng hợp New South Wales - Australia. 2004 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Phân loại văn bản dựa trên mô hình đồ thị
[26] ĐINH THỊ PHƯƠNG THU, HOÀNG VĨNH SƠN, HUỲNH QUYẾT THẮNG, “Phương án xây dựng tập mẫu cho bài toán phân lớp văn bản tiếng Việt: nguyên lý, giải thuật, thử nghiệm và đánh giá kết quả”, Bài báo đã gửi đăng tại Tạp chí khoa học và công nghệ, 2005 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Phương án xây dựng tập mẫu cho bài toán phân lớp văn bản tiếng Việt: nguyên lý, giải thuật, thử nghiệm và đánh giá kết quả
[27] HUỲNH QUYẾT THẮNG, ĐINH THỊ PHƯƠNG THU, “Tiếp cận phương pháp học không giám sát trong học có giám sát với bài toán phân lớp văn bản tiếng Việt và đề xuất cải tiến công thức tính độ liên quan giữa hai văn bản trong mô hình vector”, Kỷ yếu Hội thảo ICT.rda’04, trang 251-261, Hà Nội 2005 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Tiếp cận phương pháp học không giám sát trong học có giám sát với bài toán phân lớp văn bản tiếng Việt và đề xuất cải tiến công thức tính độ liên quan giữa hai văn bản trong mô hình vector
[20] Tomislaw, 2018, Javacript developer @ toptal, Why the hell would I use node.js. https://www.toptal.com/nodejs/why-the-hell-would-i-use-node-js Link
[21] HiveMQ team, 2015, MQTT 101- How to get started with the lighweight IoT protocol, https://www.hivemq.com/blog/how-to-get-started-with-mqtt Link
[22] Bipal Shakya, 2017, MQTT for IoT Communication., https://dzone.com/ articles/mqtt-for-iot-communication Link
[23] Chris Sevilleja, 2015, An introduction to MongoDB, https://scotch.io/tutorials/ an-introduction-to-mongodb Link
[3] C.J. VAN RIJSBERGEN, Information Retrieval, Butterworths, London, 1979 Khác
[4] E. OSUNA, R. FREUND, F. GIROSI, An improved training algorithm for Support Vector Machines, Neural Networks for Signal Processing VII - Proceedings of the 1997 IEEE Workshop, pp 276-285, New York, IEEE, 1997 Khác
[5] KRISTINA CHODOROW, 2013, MongoDB: The Definitive Guide: Powerful and Scalable Data Storage Khác
[8] JOHN WILEY & SONS, 2017, Internet of Things and Data Analytics Handbook, First Edition, Edited by Hwaiyu Geng Khác
[9] J. PLATT, Sequential minimal optimization: A fast algorithm for training Support Vector Machines, Technical Report MSR-TR-98-14, Microsoft Research, 1998 Khác
[11] S. HAYKIN, Neural networks: A comprehensive foundation, Prentice Hall, 1998 Khác

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.2: Hệ thống cảm biến nhiệt độ và ẩm độ được cài đặt tại nhiều vị trí khác nhau và kết nối đến các computer  - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 1.2 Hệ thống cảm biến nhiệt độ và ẩm độ được cài đặt tại nhiều vị trí khác nhau và kết nối đến các computer (Trang 14)
b. Mô hình nông nghiệp sạch bằng hệ thống tự động (Nguồn: giaoduc.edụvn) [9]  - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
b. Mô hình nông nghiệp sạch bằng hệ thống tự động (Nguồn: giaoduc.edụvn) [9] (Trang 21)
Hình 1.16: Tổng quan các thiết bị sử dụng trong luận văn - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 1.16 Tổng quan các thiết bị sử dụng trong luận văn (Trang 28)
Hình 2.1: Mô hình cây quyết định [1] - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 2.1 Mô hình cây quyết định [1] (Trang 35)
Hình 2.2: Định lý Bayes - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 2.2 Định lý Bayes (Trang 36)
Một số ví dụ là người ta có thể sử dụng mô hình này để dự đoán giá cả (nhà đất, chứng khoán), điểm số,.. - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
t số ví dụ là người ta có thể sử dụng mô hình này để dự đoán giá cả (nhà đất, chứng khoán), điểm số, (Trang 37)
Hình 2.5: Phân lớp SVM [2] - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 2.5 Phân lớp SVM [2] (Trang 38)
Hình 2.8: Phép biến đổi PCA [15] - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 2.8 Phép biến đổi PCA [15] (Trang 41)
Hình 2.14: Chuyển không gian Chuyển không gian input => không gian trung gian:  - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 2.14 Chuyển không gian Chuyển không gian input => không gian trung gian: (Trang 51)
Hình 2.17: Học trên tập dữ liệu con b.Học song song SVM  - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 2.17 Học trên tập dữ liệu con b.Học song song SVM (Trang 54)
Hình 2.19: Học trên dữ liệu symbolic ẹBoosting SVM  - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 2.19 Học trên dữ liệu symbolic ẹBoosting SVM (Trang 55)
- Các mô hình con sẽ bình chọn khi phân loại dữ liệu mới đến - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
c mô hình con sẽ bình chọn khi phân loại dữ liệu mới đến (Trang 56)
Hình 2.23: Minh họa bài toá n2 phân lớp bằng thuật toán SVM - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 2.23 Minh họa bài toá n2 phân lớp bằng thuật toán SVM (Trang 60)
Hình 2.24: Sơ đồ mạng lưới IoT Đặc tính cơ bản:  - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 2.24 Sơ đồ mạng lưới IoT Đặc tính cơ bản: (Trang 64)
Hình 2.25: Sơ đồ tổng quát của Nodẹjs [19] - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 2.25 Sơ đồ tổng quát của Nodẹjs [19] (Trang 72)
Hình 2.26: Sơ đồ hoạt động Nodẹjs [20] - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 2.26 Sơ đồ hoạt động Nodẹjs [20] (Trang 75)
Hình 2.28: Sơ đồ MQTT [22] - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 2.28 Sơ đồ MQTT [22] (Trang 77)
Hình 3.2: Sơ đồ tổng quát hệ thống - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 3.2 Sơ đồ tổng quát hệ thống (Trang 84)
Hình 3.3: Sơ đồ điều khiển bằng Web - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 3.3 Sơ đồ điều khiển bằng Web (Trang 85)
Hình 3.4: Lưu đồ tổng quát hệ thống - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 3.4 Lưu đồ tổng quát hệ thống (Trang 86)
Hình 3.6: Các bước khai phá dữ liệu Khai phá dữ liệu từ cơ sở dữ liệu gồm 5 bước:  - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 3.6 Các bước khai phá dữ liệu Khai phá dữ liệu từ cơ sở dữ liệu gồm 5 bước: (Trang 89)
- Bước 1: Xây dựng mô hình tập huấn luyện - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
c 1: Xây dựng mô hình tập huấn luyện (Trang 90)
Bảng 3.1: Bảng dữ liệu huấn luyện - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Bảng 3.1 Bảng dữ liệu huấn luyện (Trang 91)
Hình 3.9: Sai số phân lớp - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 3.9 Sai số phân lớp (Trang 94)
Hình 4.1: Mô hình ngôi nhà hoàn chỉnh - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 4.1 Mô hình ngôi nhà hoàn chỉnh (Trang 95)
Hình 4.2: Tủ điện điều khiển nhà kính thông minh - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 4.2 Tủ điện điều khiển nhà kính thông minh (Trang 96)
Hình 4.3: Giao diện đăng nhập Web server - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 4.3 Giao diện đăng nhập Web server (Trang 97)
Hình 4.6: Đồ thị quá trình thu thập dữ liệu cảm biến - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 4.6 Đồ thị quá trình thu thập dữ liệu cảm biến (Trang 99)
Hình 4.8: Giao diện xuất báo cáo chi tiết - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 4.8 Giao diện xuất báo cáo chi tiết (Trang 100)
Hình 4.7: Giao diện xuất cơ sở dữ liệu - Điều khiển và giám sát mô hình nhà kính thông minh ứng dụng iot (internet of things) và thuật toán support vector machines
Hình 4.7 Giao diện xuất cơ sở dữ liệu (Trang 100)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w