基于多协议的分布式光伏电站智能控制系统设计

针对光伏电站各类设备具有不同的通信协议,设计了一种支持多协议的分布式光伏电站智能监控系统,自定义了无线通信协议并研究了其智能算法。系统具有数据采集、监控和存储功能,采用RS485和GPRS两种通信方式,支持Modbus协议和用户自定义协议。数据通过GPRS无线网络实时传输到服务中心,同时,服务中心能向控制系统招测数据,设置系统时间,设置数据采集间隔。

基于云平台的家庭语音控制系统

针对非特定语音识别技术以及云计算和ZigBee通信技术在智能家居管理系统中的应用进行了研究。系统采用树莓派+云计算的方案,由语音控制终端和远程控制模块两部分组成。语音控制终端负责采集家庭中所有的语音控制信号,并将其发送到云端进行分析,最终对云端识别出的指令做出相应的反应;远程控制模块负责连入家庭电路系统,实现自动化、人性化的家居系统交互体验。经验证,系统稳定可靠,用户只要输入语音,远程控制模块就会完成相应的动作,并且可以跟系统实现语音聊天功能。

一种面向非均衡分类的随机森林算法

随机森林算法是一种简单、有效的集成学习算法。它通过自助法和随机化特征子集的方式增加了集成分类的多样性,进而构建出比Bagging和Boosting更精确的集成分类器。然而,当面对非均衡分类问题时,其建树所使用采用的分裂指标——Gini指数被证明对类分布敏感,这在一定程度上降低了随机森林的分类精度。本文提出一种使用K-L距离作为分裂指标的随机森林。实验采用ROC曲线下面积(AUC)作为分类性能评价指标,通过在低度非均衡数据集和高度非均衡数据集上分别与随机森林、平衡随机森林以及基于Hellinger决策树的Bagging集成分类器相比,K-L随机森林不仅在70%以上的实验数据集上优于其他分类器,而且其平均AUC值也优于其他分类器,分别为0. 938、0. 937。上述实验结果表明:使用K-L距离作为分裂指标可以有效提高随机森林处理非均衡分类问题的分类性能。