基于SVM分类决策与闭环控制的教室灯控系统

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当前,我国学校教室灯光由于无法自动调控,照明灯的强弱易影响学生的视力;此外,当光线充足或无人少人时的“长明灯”会导致照明电能浪费。(夏勇,黄子豪,教室灯光节能控制系统的设计:科学与财富,2014)本文采用以深度学习技术为核心的SVM多分类学习决策,通过挖掘多种传感器的数据信息进行分析决策,并结合PID控制系统实现教室灯光的自动调控,且满足当前环境所需的最优的亮度。实践表明,该系统能充分适应室内人员的健康照明需求,又能最大程度的降低照明能耗,节约电能,具有一定的实际意义与推广价值。
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