發(fā)布時間：2020-10-30 12:13

　　 隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,智能家居行業(yè)得到了極大的發(fā)展。然而,由此產(chǎn)生的大量用戶歷史操控數(shù)據(jù)卻未得到很好地利用,限制了行業(yè)競爭力的提升。因此研究如何利用海量的智能家居用戶歷史操控數(shù)據(jù),挖掘出用戶的操控習(xí)慣,實現(xiàn)家居設(shè)備的智能化決策,成為智能家居行業(yè)走向智能化過程中的關(guān)鍵問題之一。本文依據(jù)行業(yè)內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn),將智能家居用戶操控習(xí)慣分為兩大類來研究:第一類是面向單一智能家居設(shè)備的用戶單控操控習(xí)慣;第二類是面向多個智能家居設(shè)備的用戶關(guān)聯(lián)操控習(xí)慣。針對目前主流的智能家居用戶操控習(xí)慣挖掘算法,未能很好地利用用戶歷史操控數(shù)據(jù)的時間特性的問題展開研究,提出了相應(yīng)的用戶單控操控習(xí)慣挖掘算法和用戶關(guān)聯(lián)操控習(xí)慣挖掘算法,并進(jìn)行了驗證實驗。本文主要研究工作如下:(1)介紹了智能家居和用戶操控習(xí)慣的概念,重點研究了目前被用于智能家居用戶操控習(xí)慣挖掘的聚類分析以及關(guān)聯(lián)分析技術(shù)。(2)對常被用于用戶單控操控習(xí)慣挖掘的聚類分析算法進(jìn)行了總結(jié)與分析,提出一種具有自組織聚類和遺忘學(xué)習(xí)能力的用戶單控操控習(xí)慣挖掘算法。首先,針對目前的聚類分析算法缺乏自組織選擇類別簇數(shù)量以及自組織聚類過程收斂過慢的問題,該算法提出一種融合自編碼技術(shù)和競爭學(xué)習(xí)機(jī)制的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來初始化算法,使得算法可自組織產(chǎn)生更合理的類別簇數(shù)量和對應(yīng)的質(zhì)心。其次,針對目前的聚類分析算法無法融合時間因素來判別用戶歷史操控數(shù)據(jù)的重要性,缺乏遺忘學(xué)習(xí)能力的問題,該算法基于艾賓浩斯遺忘規(guī)律引入了一種遺忘因子,改進(jìn)了傳統(tǒng)聚類分析算法的質(zhì)心更新機(jī)制,使得算法可以進(jìn)行類腦遺忘學(xué)習(xí),從而讓算法挖掘到更貼近用戶近期真實習(xí)慣的用戶單控操控習(xí)慣。(3)對常被用于用戶關(guān)聯(lián)操控習(xí)慣挖掘的關(guān)聯(lián)分析算法進(jìn)行了總結(jié)與分析,提出了一種融合時間因素的用戶關(guān)聯(lián)操控習(xí)慣挖掘算法。目前的關(guān)聯(lián)分析算法僅使用支持度和置信度作為用戶關(guān)聯(lián)操控習(xí)慣挖掘過程中的篩選條件,未能充分利用戶歷史操控數(shù)據(jù)的時間特征,導(dǎo)致所挖掘到的用戶關(guān)聯(lián)操控習(xí)慣中包含的各子操作行為之間缺乏時間維度上的順序性和關(guān)聯(lián)性。有鑒于此,該算法首先通過改進(jìn)的FP-growth算法得到用戶歷史操控數(shù)據(jù)的時序頻繁項集,然后引入一種時間約束因子,對從時序頻繁項集生成用戶關(guān)聯(lián)操控習(xí)慣的過程進(jìn)行時間約束,使得算法所挖掘到的用戶關(guān)聯(lián)操控習(xí)慣中包含的各子操作行為之間存在時間維度上的順序性和關(guān)聯(lián)性。(4)介紹了如何將所提出的智能家居用戶操控習(xí)慣挖掘算法應(yīng)用于智能家居系統(tǒng)中。在云端智能家居系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,開發(fā)了一個智能家居控制軟件以及用戶操控習(xí)慣挖掘軟件。首先,通過控制軟件實現(xiàn)了智能家居設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)控和用戶歷史操控數(shù)據(jù)的收集。然后,通過用戶操控習(xí)慣挖掘軟件對所收集到的用戶歷史操控數(shù)據(jù)進(jìn)行操控習(xí)慣的挖掘和推薦。仿真實驗表明,本文所提出的用戶操控習(xí)慣挖掘算法具有可行性和工程應(yīng)用價值。
【學(xué)位單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP311.13;TU855
【部分圖文】：

互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備控制層圖 2-1 用戶操控習(xí)慣執(zhí)行示意圖ig.2-1 Schematic diagram of user controlling behavior家居設(shè)備的用戶單控操作習(xí)慣，簡稱用戶單控操控

簡稱 ACNN）初始化算法，以快速獲得一組比較接近用戶真實的單控操控習(xí)慣的初始質(zhì)心向量。ACNN 的框架圖如圖3-1 所示。本文提出的 ACNN 是一個五層結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括一個輸入層、一個編碼層、一個重構(gòu)層以及兩個競爭層。首先，ACNN 的前三層借鑒了自編碼機(jī)技術(shù)的思想，對無標(biāo)簽的用戶歷史操控數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，并從中學(xué)習(xí)出一種較為緊湊的數(shù)據(jù)表征，初步提取用戶歷史操控數(shù)據(jù)的特征，提高了 ACNN 中后續(xù)競爭層的學(xué)習(xí)效率。其次，通過對單層競爭層的神經(jīng)元進(jìn)行層次擴(kuò)充，使第一個3 3競爭層的神經(jīng)元分別連接到另一個3 3的小競爭層，并將這若干個小的3 3競爭層組合成一個大的9 9競爭層，形成第二個競爭層，實現(xiàn)多層競爭學(xué)習(xí)機(jī)制，提高了競爭學(xué)習(xí)的效果，使初始質(zhì)心向量

圖 3-2 具有 4 環(huán)結(jié)構(gòu)的等差概率模型的框架圖Fig.3-2 Framework of the 4-ring equal probability model單控操控習(xí)慣的生成
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本文編號：2862460