本文選題：智能家居 + 輔助決策�。� 參考：《華北電力大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著生活水平的提高及物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展,如何使家居具備自主“學(xué)習(xí)”能力,根據(jù)用戶個(gè)人習(xí)慣自主控制照明燈、窗簾等家居的開閉成為當(dāng)前智能家居研究的熱點(diǎn)之一,對(duì)智能家居的發(fā)展及推廣具有重要意義。本文對(duì)智能家居輔助決策中的異常數(shù)據(jù)處理、獲取用戶決策規(guī)則集、用戶類別判定及優(yōu)化決策等問題進(jìn)行了深入的研究。本文主要工作如下:1)分析和研究了智能家居輔助決策中的環(huán)境信息特點(diǎn)、決策方法、評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)等,給出了一種支持向量機(jī)和K近鄰算法相結(jié)合的智能家居輔助決策模型。該模型構(gòu)建主要包括個(gè)人環(huán)境信息建模、異常數(shù)據(jù)處理、相似用戶查找及基于支持向量機(jī)的用戶決策規(guī)則集獲取等。通過實(shí)驗(yàn),與一般決策系統(tǒng)、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的決策系統(tǒng)進(jìn)行決策準(zhǔn)確度的對(duì)比,結(jié)果表明,該方法具有耗時(shí)少、精度高的特點(diǎn)。2)給出了一種基于自適應(yīng)步長和增強(qiáng)隨機(jī)擾動(dòng)的的改進(jìn)螢火蟲算法,用于優(yōu)化決策系統(tǒng),通過引入亮度值和歐幾里得距離公式改進(jìn)了原算法中的位置更新公式,并利用matlab中的測(cè)試函數(shù)對(duì)該算法進(jìn)行了測(cè)試,實(shí)驗(yàn)證明該算法在避免收斂早熟及無法收斂問題上有一定的優(yōu)勢(shì)。3)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了該智能家居輔助決策原型系統(tǒng),研究內(nèi)容主要包括智能家居系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)、個(gè)人環(huán)境信息的采集及用于查看和控制家居狀態(tài)的智能家居APP的設(shè)計(jì)與開發(fā)。
[Abstract]:With the improvement of living standard and the development of technology such as Internet of things and machine learning, how to make the home have the ability of autonomous "learning" and control the lighting independently according to the user's habits. Curtain and other household opening and closing has become one of the hot spots in the research of smart home, which is of great significance to the development and promotion of smart home. In this paper, the problems of abnormal data processing, obtaining user decision rule set, user category decision and optimization decision in intelligent home assistant decision are deeply studied. The main work of this paper is as follows: (1) this paper analyzes and studies the characteristics of environmental information, decision methods, evaluation criteria and so on in the intelligent home assistant decision making, and gives a kind of intelligent home assistant decision model combining support vector machine and K-nearest neighbor algorithm. This model mainly includes personal environment information modeling, exception data processing, similar user lookup and user decision rule set acquisition based on support vector machine. Compared with the general decision system and the decision system based on BP neural network, the experimental results show that the method has less time consuming. (2) an improved firefly algorithm based on adaptive step size and enhanced random perturbation is presented to optimize the decision-making system. By introducing the luminance value and Euclidean distance formula, the position updating formula in the original algorithm is improved. The test function in matlab is used to test the algorithm. The experiment shows that the algorithm has some advantages in avoiding premature convergence and unconvergent problem. 3) the intelligent home aided decision making prototype system is designed and implemented. The main contents of the research include the overall architecture design of smart home system, the collection of personal environment information and the design and development of intelligent home APP for viewing and controlling the status of home.
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TU855

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1855289