建立在传感器数据上的模型,以自动将开关切换到开/关状态

时间:2014-08-25 13:54:46

标签: machine-learning

假设我有来自硬件的传感器数据,每100毫秒检测一次。现在,开关会根据设备的某些功能自动打开,然后再次根据这些功能的值再次关闭。

我已经构建了一个模型,该模型仅查看打开触发点(作为1个输出数据)附近(按时间)的传感器数据,并且同样关闭关闭点(作为0输出数据)。 但是分类器的工作效果很差。它随机检测开启点,永不关闭,有时完全错过开/关循环。 关于如何解决这些问题的任何建议?

1 个答案:

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失败可能有很多原因。我不知道该问题采用了哪些硬件或软件,但这里有一些可能会浮现在脑海中:

计时 - 您的系统可能存在延迟

算法 - 您的代码中可能存在导致系统中出现随机行为的错误。

接线 - 也许有些东西发出了错误的信号。

解决这些问题的最佳方法是尝试打破系统并测试每个组件。这样,您就可以诊断故障并解决问题。

祝你好运!