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基于SSM的綠植自動澆灌與推薦系統(tǒng)

發(fā)布時間:2021-02-01 02:29
  隨著互聯(lián)網和物聯(lián)網技術的快速發(fā)展,針對農作物、草坪和公園綠化澆灌問題的管理系統(tǒng)也逐漸受到人們廣泛的關注,伴隨著對美好生活的追求不斷提升,人們對家居環(huán)境的追求也不斷提高,很多人選擇在室內陽臺或室外庭院中養(yǎng)植一些綠植花卉,以此來提升生活品質。但是,當前人們的生活節(jié)奏也不斷加快,并且缺乏一定的綠植養(yǎng)護知識,某些植物是否適應本地氣候也無從得知,往往很難選擇適合養(yǎng)植的綠植且難以及時、適量的對綠植進行科學澆灌,于是,針對家庭環(huán)境下的綠植自動澆灌系統(tǒng)也逐漸受到越來越多人的研究。目前,有很多利用傳感器技術采集植物的土壤濕度并與提前設置好的閾值進行比較進而判斷是否需要澆水的自動澆灌系統(tǒng),但它們往往不能根據綠植的規(guī)格大小、澆灌量及澆灌時機給予科學化指導,在缺乏綠植養(yǎng)護經驗的家庭環(huán)境下難以使用。針對以上問題,本文綜合利用物聯(lián)網、傳感器技術,結合Java Web和推薦算法設計了一套專用于家庭環(huán)境下的綠植自動澆灌與推薦系統(tǒng)。實現了綠植溫濕度數據的采集、展示與上傳,對綠植進行科學化自動澆灌,硬件出現異常時自動報警并將可能的原因即時推送給用戶,根據用戶所在地區(qū)和已養(yǎng)綠植的功效推薦其適合養(yǎng)植的綠植。本文主要工作如下:... 

【文章來源】:華中師范大學湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】:75 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于SSM的綠植自動澆灌與推薦系統(tǒng)


圖2.3?DHT11數字溫濕度傳感器??9??

模塊圖,土壤,濕度,模塊


x項士學位論文??MASTER'S?THESIS??2.5.3?土壤濕度傳感器??土壤濕度傳感器是一種依據土壤中水分的含量影響導電率進而可根據測量兩??極間電平的變化間接測量土壤的相對濕度的傳感器。將兩電極插入土壤后,由于土??壤的電阻受土壤中水分含量的影響,因此土壤濕度傳感器相當于一個電阻值隨土壤??濕度變化而改變的可調變阻器,兩極間土壤的電阻與極間電壓成正比,故可通過測??量極間電壓來間接測量土壤的相對濕度[39]。本文設計的系統(tǒng)采用YL-69?土壤濕度傳??感器,其實物圖如圖2.4所示。??錢??^?U??圖2.4?YL-69?土壤濕度傳感器??2.5.4?ESP8266WIFI?模塊??ATK-ESP8266是ALIENTEK?(正點原子)推出的一款板載Ai-Thinker?(安信可)??公司ESP8266模塊的高性能UART-WiFi?(串口-無線)產品,該模塊通過了?FCC??(Federal?Communications?Commission,美國聯(lián)邦通信委員會)和CE?(歐盟CE指??令)雙認證,可直接出口歐美地區(qū)。??由于ATK-ESP8266模塊內置了?TCP/IP協(xié)議棧并采用串口與MCU直接通信,??因此可以很好的實現串口與WIFI之間的轉換[4Q]。通過該模塊只需進行簡單的串口??配置,便可通過網絡(WIFI)實現數據的傳輸。ATK-ESP8266模塊支持LVTTL??(LowVoltageTTL)串口并兼容3.3V和5V單片機系統(tǒng),可以輕松與本文設計系統(tǒng)??中的主控平臺連接。該模塊支持3種工作模式,分別為STA模式(WIFI模塊通過??路由器連接互聯(lián)網)、AP模式(WIFI模塊作為熱點,手

模型圖,內容,模型,花卉


,但這樣也帶來一個問題,即所有用戶得到的內容都是相同的,無法給用??戶帶來良好的瀏覽體驗。??推薦系統(tǒng)作為一種基于海量數據挖掘的高級商務智能平臺,主要根據用戶偏好??推薦給他們可能感興趣的信息或商品,如電影、圖書、音樂、新聞資訊等t42]。但在??針對家庭用戶養(yǎng)植一些綠植花卉的建議方面,尤其像我泱泱大國,幅員遼闊,氣候??各異,各個地方適合養(yǎng)植的綠植不全相同,每種綠植的功效也不盡相同,于是設計??出一套專為用戶挑選適合其養(yǎng)植的綠植花卉的推薦系統(tǒng)顯得尤為重要。推薦系統(tǒng)的??通用模型如圖2.6所示。??^?^??廣?計算???'??獲取用戶偏好)??用戶??A??知薦算?盡蠢??^^?k?模??圖2.6推薦系統(tǒng)的通用模型??2.6.1基于內容的推薦??基于內容的推薦(Content-based?Recommendation)源于信息過濾,它使用特征??提取方法提取對象的特征屬性并從項目內容信息中構建用戶的興趣資料模型而不??取決于用戶對項目的評價意見,再將用戶的偏好信息同提取出的特征信息相匹配,??從而計算出用戶同待測項目的匹配程度[43];趦热莸耐扑]需要收集用戶的歷史行??為數據構建用戶偏好模型,并且用戶資料模型會隨用戶的喜好變化而改變,這種推??薦方式應用廣泛,可以推薦新的或冷門項目,且不會因為新項目的出現產生冷啟動??11??


本文編號:3012038

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