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基于ZigBee与ANN的智能家居控制系统的设计

论文摘要

现阶段大多智能家居系统是用户通过手动触发的方式远程控制相应的家电设备,而各家电之间缺乏互联互通,且不具备学习能力。而一款可以模拟用户生活习惯自主做出正确决策的智能家居系统则可以解决这一问题。本文设计了一种基于ZigBee与神经网络的智能家居控制系统,该系统通过ZigBee收集用户生活环境数据,然后将收集到的数据用于神经网络的输入,进而对用户的操作习惯进行学习模拟以达到对用户生活习惯的精确建模以及对智能家居做出准确地控制,使智能家居系统更具智能化。本文利用CASAS智能家居实验室的数据作为ZigBee收集到的数据,在该数据基础上进行基于神经网络的控制算法设计并进行多组实验,结果表明本文所设计的智能控制系统可以准确地模拟用户的生活习惯,准确地控制智能家居,符合用户的操作习惯,达到了智能化要求。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 研究背景及意义
  • 3 Zig Bee技术与人工神经网络
  •   3.1 Zig Bee技术
  •   3.2 人工神经网络
  • 4 智能家居控制算法设计
  •   4.1 数据处理
  •   4.2 网络模型构建及节点参数选取
  • 5 实验仿真及分析
  • 6 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王震,刘瑞敏,杨燕平,王枭,朱阳光

    关键词: 神经网络,智能家居,模拟学习

    来源: 数据通信 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 建筑科学与工程,电信技术,自动化技术

    单位: 昆明理工大学信息工程与自动化学院

    分类号: TU855;TP273;TN92

    页码: 22-26

    总页数: 5

    文件大小: 2701K

    下载量: 205

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/48ea106b997260c1a21a64dc.html