多路径SDN控制器 该SDN控制器在多路径网络上运行，并设置最佳的多路径转发流表以最大化吞吐量。 它使用Ryu，可以在Mininet等仿真网络上进行测试。 依存关系 该控制器需要OpenvSwitch的修改版本才能运行。 可以在以下存储库中找到它，有关其修改的信息： ： 建筑 因此，控制器具有三个逻辑组件： 拓扑发现组件该组件用于发现连接到控制器的SDN交换机，并了解它们之间的路径。 可以通过链路层发现协议（LLDP）在L2拓扑上自动完成此操作，但是在网络层路由上可能会更加复杂，并且需要手动配置（通过REST API完成）。 多路径路由组件它使用网络知识来计算多条路径，并将所得计算作为

锅炉热效率正反平衡计算实例，根据现场实际数据，手把手计算锅炉热效率。该项目已经应用在锅炉智能燃烧系统上面。内部给出焓值计算方法【二维插值】。

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空气质量预测 近年来，空气污染急剧增加，并且对所有生物造成的影响更糟。 世界上大多数国家都在与日益增加的空气污染水平作斗争。 因此，控制和预测空气质量指数已成为必要。 在此研究项目中，我们将实施数据挖掘和机器学习模型来预测AQI并将AQI归类。 对于AQI预测，我们已经实现了五个回归模型主成分，偏最小二乘法，留一维CV的主成分，留一维CV的偏最小二乘，多个印度城市的多元回归AQI数据。 根据AQI的值，AQI指数进一步分为6个不同的类别，即“好，满意，中，差，非常差和严重”。 为了预测AQI桶，我们使用重复CV分类算法开发了三种分类模型，分别是多项式Lo​​gistic回归和K最近邻和K最近邻。 来自印度不同城市的空气质量数据集，具有留一法交叉验证的PLS模型。

双目视觉中，已经进行了摄像机的标定，那么根据摄像机的参数和左右图片，生成矫正图，确定视差图，并根据视差图计算出三维点云坐标并生成点云数据。用Halcon实现，路径请自行修改。

双目视觉根据标定版计算摄像机内参（Halcon代码实现），需要自己买Halcon专用的标定版并且拍照和标定。