智慧豬隻養殖系統

智慧豬隻養殖系統的豬隻動作判斷也是相當重要的，這樣才能知道豬隻的健康狀態，因此寫一個node.js程式也是相當重要的，以下是程式的呈現

const five = require('johnny-five');
const { NeuralNetwork } = require('brain.js');

// 創建一個 Johnny-Five 版，連接到您的感應器
const board = new five.Board();

// 初始化一個簡單的神經網絡模型
const net = new NeuralNetwork();

// 豬的動作數據集（示例數據）
const trainingData = [
  { input: [0.1, 0.2], output: [1] }, // 輸入數據示例1，輸出1表示動作1
  { input: [0.4, 0.5], output: [2] }, // 輸入數據示例2，輸出2表示動作2
  // 添加更多的示例數據
];

// 訓練神經網絡
net.train(trainingData);

// Johnny-Five板準備好後的回調
board.on('ready', () => {
  // 連接感應器，這裡假設您使用一個溫度感應器和一個聲音感應器
  const temperatureSensor = new five.Temperature({ pin: 'A0', freq: 1000 });
  const soundSensor = new five.Sensor('A1');

  // 監聽溫度感應器數據
  temperatureSensor.on('data', () => {
    // 獲取溫度值，並進行適當的數據預處理
    const temperatureValue = (temperatureSensor.celsius - 20) / 40;

    // 使用神經網絡模型進行動作判斷
    const result = net.run([temperatureValue, soundSensor.value]);

    // 根據結果執行相應的動作
    if (result === 1) {
      console.log('執行動作1');
      // 在這裡執行動作1的邏輯
    } else if (result === 2) {
      console.log('執行動作2');
      // 在這裡執行動作2的邏輯
    } else {
      console.log('未知動作');
    }
  });
});

以下是程式的解釋

1. 引入必要的套件：

   const five = require('johnny-five');
   const { NeuralNetwork } = require('brain.js');
   

   在這一部分，我引入了兩個重要的套件。johnny-five 用於與硬體感應器通信，而 brain.js 用於建立和訓練神經網絡模型。

2. 創建 Johnny-Five 板對象並初始化神經網絡模型：

   const board = new five.Board();
   const net = new NeuralNetwork();
   

   我創建了一個 Johnny-Five 板對象和一個神經網絡模型對象。

3. 定義豬的動作數據集：

   const trainingData = [
     { input: [0.1, 0.2], output: [1] },
     { input: [0.4, 0.5], output: [2] },
     // 添加更多的示例數據
   ];
   

   這個部分定義了一個示例數據集，包括不同動作的輸入和相應的輸出。示例數據用於訓練神經網絡模型，讓它能夠從輸入數據中學習並預測相應的動作。

4. 訓練神經網絡：

   net.train(trainingData);
   

   使用示例數據集來訓練神經網絡模型，使其能夠根據輸入數據預測動作。

5. Johnny-Five版面準備好：

   board.on('ready', () => {
     // 在這裡添加硬體感應器的初始化和事件處理邏輯
   });
   

   程式中的硬體初始化和事件處理邏輯將在 Johnny-Five 版準備好時執行。這裡是整個程式的主要邏輯。

6. 監聽溫度感應器數據：

   temperatureSensor.on('data', () => {
     // 在這裡獲取溫度值，進行數據預處理，並使用神經網絡模型進行動作判斷
   });
   

   在 Johnny-Five 版準備好後，我們開始監聽溫度感應器的數據。在事件處理器中，我們獲取溫度值，進行數據預處理，然後使用神經網絡模型進行動作判斷。

7. 根據結果執行相應的動作：

   if (result === 1) {
     console.log('執行動作1');
     // 在這裡執行動作1的邏輯
   } else if (result === 2) {
     console.log('執行動作2');
     // 在這裡執行動作2的邏輯
   } else {
     console.log('未知動作');
   }
   

   根據神經網絡模型的預測結果，我執行相應的動作邏輯。如果預測結果是1，則執行動作1的邏輯，可以自行定義動作意義，如果是2，則執行動作2的邏輯，也可以自行定義動作意義，否則顯示 "未知動作"。這就是程式如何判斷豬的動作並執行相應的操作的部分。

總之，這個程式演示了如何使用 Johnny-Five 和 Brain.js 在智慧豬隻養殖系統中判斷豬的動作。