|
-rasm. Aqlli ko‘cha chiroqlari tizimi
|
| bet | 5/7 | | Sana | 04.02.2024 | | Hajmi | 6,57 Mb. | | #151346 |
Bog'liq Aqlli shaharlar4-rasm. Aqlli ko‘cha chiroqlari tizimi.
Aqlli avtoturargoh. Yo‘lda avtomobillar sonining ko‘payishi tufayli to‘xtash joylari katta muammoga aylandi. Avtoturargohlarni joylashtirish katta muammo bo‘lishi mumkin, ayniqsa aholi ko‘p bo‘lgan shaharlarda, ayniqsa sport va san’at tadbirlari o‘tkaziladigan joylarda. Ushbu muammoni hal qilish uchun bir nechta to‘xtash joylari avtomobil to‘xtash joyiga kirganda va undan chiqqanda datchiklarni kiritadi, haydovchi tugagandan so‘ng haydovchini ogohlantiradi va quvvatni kuzatib boradi. Haydovchining to‘xtash joyida bo‘sh joyi bor-yo‘qligini aniqlash muhim. Simsiz sensorli tarmoqdan (WSN) foydalanadigan, to‘xtash joyining holatini aniqlaydigan (bo‘sh yoki bo‘sh emas) va ma’lumotlar bazasiga yuboradigan aqlli to‘xtashga yordam tizimining prototipi bu yerda muhokama qilinadi.
Aqlli jihozlar. Uydagi jihozlarni boshqarish uchun markazlashtirilgan boshqaruvchidan foydalanish mumkin. Dizayn tizimning boshqaruv bloki sifatida ATMEGA328 mikro-kontroller platasidan, kirish qurilmasi sifatida Android telefonidan va chiqish qurilmasi sifatida maishiy texnikadan foydalanadi [5]. Kirish va boshqaruv bloki o‘rtasidagi ulanish Bluetooth yordamida simsiz bog‘lanadi. Quyidagi 5 va 6-rasmlarda dizayn jarayoni uchun zarur bo‘lgan komponentlar ko‘rsatilgan. Transmitter uchida kiruvchi signallarni qabul qilish uchun qabul qiluvchidagi mikrokontroller chipiga Bluetooth ekrani ulangan. Android ilovasi yukning ulanganligini bilish uchun (1/0) ko‘rsatmalarini yuborishi kerak. Ilovada bir xil kirishni ochib, masofaviy simsiz texnologiya orqali ha/yo‘q ham qilish mumkin.
5-rasm. ATMEGA328 Gizduino mikrokontrolleri, bluetooth va relay kartasi
6-rasm. 12V DC quvvat adapteri, oʻtkazgich simlari va Android telefonining Blue term App dasturi
Ma’lumotlar to‘plami. Odatda, ma’lumotlarni to‘plash alohida ma’lumotlar bazasi jadvallari yoki alohida o‘lchanadigan ma’lumotlar to‘rlari bilan taqqoslanadi. Maxsus o‘zgaruvchilar jadvalning har bir qismida tasvirlangan va har bir satr tegishli ma’lumotlar to‘plamidagi ma’lum bir shaxs bilan bog‘langan.
Muhandislik va tabiiy fanlar bo‘yicha tadqiqotlarning asosiy muammosi atrof-muhit va tabiiy hodisalarning katta ma’lumotlar to‘plamini to‘plash va tahlil qilishdir. Buning uchun sensorli tarmoqlarga asoslangan murakkab tizimlar qo‘llaniladi. Ma’lumotlarni yig‘ish tizimlari ko‘p hollarda atrof-muhit haqida ma’lumot berish uchun ko‘plab sensor elementlari bilan jihozlangan bo‘ladi. Ushbu tizimlardan ta’lim maqsadlarida foydalanish, o‘qitishning yangi usullarini yaratish, ta’lim jarayonlarini o‘rganish, tavsiflash, tushuntirish yoki bashorat qilish mumkin.
1-jadval. Mashinali o‘rganish algoritmlarining turlari
T/r
|
Machine learning algorithms
|
Data processing tasks
|
1
|
K-nearest neighbors
|
Classification
|
2
|
Navies Byes
|
Classification
|
3
|
Linear regression
|
Regression
|
4
|
Classification and regression trees
|
Classification/regression
|
5
|
Random forest
|
Classification/regression
|
6
|
K-means
|
Clustering
|
|
| |
