本文關(guān)鍵詞：基于機器學習的智能家居系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 智能家居 前反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測系統(tǒng) 機器學習 ReLu TensorFlow

【摘要】：隨著人們對生活質(zhì)量要求的越來越高以及i OS,Android等智能手機的普及,智能家居這個概念又上次浮上水面,同時電子設(shè)備的集成度也越來越高,各種智能設(shè)備也不斷出現(xiàn),傳統(tǒng)的電器也開始有了計算能力,智能家居正變得炙手可熱,又將要掀起一股熱潮。智能家居是指通過在家庭中布置各種傳感器和控制設(shè)備,實時地監(jiān)視家庭中各種環(huán)境以及控制各種用電器,使得整個家庭環(huán)境設(shè)施變地智能化。人們可以更方便更詳細地了解或者控制家里面的環(huán)境和設(shè)備。由此在能得到更舒適的居住環(huán)境的同時還能保證居家環(huán)境安全。市面上已經(jīng)出現(xiàn)了很多智能家居的系統(tǒng),能夠提供一些環(huán)境的監(jiān)測和用電器的遠程控制,但是在整套設(shè)備中,各設(shè)備之間并沒有很好地結(jié)合到一起,僅能夠單獨地提供各傳感器狀態(tài)和手動控制各節(jié)點,并沒有達到智能系統(tǒng)的要求。近年來,隨著人工智能,機器學習的快速發(fā)展,智能家居有了真正意義上的智能的可能性,這些變化為智能家居的發(fā)展方向提供了與以往不同的思路和難得的機遇。本文通過使用Python定時讀取智能家居系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中各個節(jié)點間的數(shù)據(jù)并使用Google最新開源的機器學習框架Tensor Flow實現(xiàn)前反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(feed forward neural network,FNN)對歷史數(shù)據(jù)進行分析學習,其中,本文使用了Re Lu作為激勵函數(shù),使得前反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多層感知能力。通過系統(tǒng)的持續(xù)運行,我們可以得到各個節(jié)點的預(yù)測狀態(tài),在預(yù)測結(jié)果與當前狀態(tài)差異達到限定閥值的時候,對于控制設(shè)備,向智能家居服務(wù)器發(fā)送控制命令,請求修改當前節(jié)點的狀態(tài);對于環(huán)境監(jiān)視設(shè)備,向用戶發(fā)送可能的異常狀態(tài)提醒。在將智能家居與機器學習技術(shù)相結(jié)合,把整個傳統(tǒng)的智能家居系統(tǒng)結(jié)合到一起,提供一套基于機器學習的智能家居實現(xiàn)方案。在機器學習的基礎(chǔ)下,可以最大程度地利用上系統(tǒng)中的各種數(shù)據(jù),針對各個用戶自己的習慣為用戶提供安全,方便,舒適的居家環(huán)境。本文通過結(jié)合所有節(jié)點的數(shù)據(jù),再以節(jié)點為單位進行預(yù)測,可以得到單一節(jié)點在系統(tǒng)中的可能狀態(tài),而對系統(tǒng)所有節(jié)點預(yù)測結(jié)束后,所有節(jié)點的狀態(tài)會組成一個新的完整的系統(tǒng)模式,從而實現(xiàn)宏觀地對整個家居進行監(jiān)控的同時,也可以很好地保持系統(tǒng)的靈活性,為增加或減少節(jié)點做好相應(yīng)的準備。
【關(guān)鍵詞】：智能家居 前反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測系統(tǒng) 機器學習 ReLu TensorFlow
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TU855;TP181
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文工作簡介13
• 1.4 論文體系結(jié)構(gòu)13-15
• 第2章 智能家居系統(tǒng)需求分析15-21
• 2.1 智能家居研究現(xiàn)狀15-16
• 2.2 智能家居發(fā)展趨勢16-17
• 2.3 系統(tǒng)總體設(shè)計與任務(wù)分析17-20
• 2.3.1 智能家居架構(gòu)17-19
• 2.3.2 機器學習系統(tǒng)任務(wù)需求分析19-20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 第3章 機器學習相關(guān)技術(shù)分析21-35
• 3.1 機器學習概念與分類21-23
• 3.1.1 機器學習概念21-22
• 3.1.2 監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習22-23
• 3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測系統(tǒng)理論分析23-31
• 3.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)23-28
• 3.2.2 最優(yōu)化算法28-30
• 3.2.3 機器學習系統(tǒng)數(shù)據(jù)預(yù)處理與評估方法30-31
• 3.3 TensorFlow機器學習系統(tǒng)31-33
• 3.4 本章小結(jié)33-35
• 第4章 基于機器學習的智能家居系統(tǒng)35-59
• 4.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)35-39
• 4.1.1 模塊化設(shè)計35-37
• 4.1.2 系統(tǒng)特性37-38
• 4.1.3 實現(xiàn)平臺38-39
• 4.2 任務(wù)管理模塊39-42
• 4.2.1 并發(fā)性處理39-41
• 4.2.2 優(yōu)先級處理41-42
• 4.3 數(shù)據(jù)管理模塊42-43
• 4.3.1 數(shù)據(jù)接口42-43
• 4.3.2 具體實現(xiàn)43
• 4.4 預(yù)測模塊43-48
• 4.4.1 整體流程43-45
• 4.4.2 輸入輸出45-46
• 4.4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)46-47
• 4.4.4 具體實現(xiàn)47-48
• 4.5 網(wǎng)絡(luò)通信模塊48-51
• 4.5.1 請求節(jié)點列表48-50
• 4.5.2 發(fā)送命令50-51
• 4.6 系統(tǒng)測試51-57
• 4.6.1 數(shù)據(jù)來源51-52
• 4.6.2 具體測試52-55
• 4.6.3 測試結(jié)果55-57
• 4.7 本章小結(jié)57-59
• 第5章 總結(jié)與展望59-61
• 5.1 工作總結(jié)59-60
• 5.2 研究展望60-61
• 參考文獻61-64
• 作者簡介64-65
• 致謝65

【參考文獻】

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本文編號：528728