基于神经网络的智能家居系统设计

发布时间：2021-01-25 04:58

　　智能家居已发展近数十载,逐渐取代了普通家居产品,成为现代人类生活中不可或缺的重要组成部分之一。智能制造技术是构建智能家居世界的关键技术,同时,也是构建大数据网络平台的基本要素。智能化的系统能够带给人们更美好的居家生活方式和出行体验,传统意义上的智能家居让人们从机械控制转换为手动控制,而随着各种先进科技和智能设备的问世,智能控制的方式也发生了潜移默化的变化,越来越多的智能产品对人为的手动控制方式提出了质疑。跟随时代的浪潮,本文以家居生活为背景,设计了一套智能家居系统,并将优化的BP神经网络算法应用到智能家居的控制方式中,改进了传统的手动控制方式,达到了较好的使用效果。首先,论文研究了国内外智能家居的研发现状,分析了对智能家居的实际需求,在此基础上提出了符合现代人类生活习惯的智能家居系统设计方案,并对系统的各功能化模块进行具体设计。其次,针对智能家居系统中需用到的关键技术和理论知识深入研究,主要包括神经网络技术、LTE通信、ZigBee无线组网技术及Android系统架构等,结合本系统特点,将遗传优化BP神经网络算法运用到数据处理部分,设计具有自主学习、自适应能力的家居控制方式。然后,根据... 

【文章来源】：重庆三峡学院重庆市

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 研究的目标和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国内研究现状
        1.2.2 国外研究现状
    1.3 研究内容
    1.4 创新点
    1.5 论文内容结构安排
2 系统关键技术
    2.1 神经网络
        2.1.1 BP神经网络
        2.1.2 GA优化BP神经网络算法
    2.2 LTE通信
        2.2.1 系统架构
        2.2.2 通信协议
        2.2.3 关键技术
    2.3 ZIGBEE通信技术
        2.3.1 ZigBee技术
        2.3.2 协议栈与网络拓扑
        2.3.3 ZigBee无线网络通信
    2.4 本章小结
3 系统总体设计
    3.1 理想模型
    3.2 需求分析
    3.3 总体框架
    3.4 本章小结
4 系统整体开发
    4.1 系统硬件设计
        4.1.1 STM32 模块
        4.1.2 ZigBee模块
        4.1.3 4G模块
        4.1.4 电源模块
        4.1.5 状态显示模块
        4.1.6 传感器子系统
        4.1.7 智能控制子系统
    4.2 系统软件设计
        4.2.1 系统程序设计流程
        4.2.2 智能控制子程序
    4.3 应用程序开发
        4.3.1 创建数据库
        4.3.2 登录模块
        4.3.3 系统主界面
        4.3.4 各功能模块
    4.4 本章小结
5 系统测试结果与分析
    5.1 实验平台搭建
    5.2 测试结果与分析
    5.3 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
攻读学位期间发表的论文与研究成果清单
    攻读硕士学位期间发表的学术论文
    攻读硕士学位期间参与的项目
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Android平台的智能家居客户端系统的设计与实现[J]. 徐康,金玉珍.  工业控制计算机. 2017(12)
[2]基于物联网技术的我国智能家居的发展思路[J]. 何芝兰.  江西化工. 2017(02)
[3]智能家居发展及关键技术综述[J]. 卿勇.  软件导刊. 2017(01)
[4]人工神经网络发展现状综述[J]. 王广.  中小企业管理与科技(下旬刊). 2017(02)
[5]智能家居系统的发展趋势[J]. 李文勇.  企业科技与发展. 2017(02)
[6]物联网智能家居发展趋势研究[J]. 田川.  电子世界. 2017(03)
[7]智能家居发展现状及前景[J]. 申华.  信息与电脑(理论版). 2017(03)
[8]智能家居环境监测系统研究与设计[J]. 刘云萍.  电子技术与软件工程. 2017(02)
[9]物联网智能家居的发展及趋势研究[J]. 何燕燕.  无线互联科技. 2016(22)
[10]智能家居的现状及发展趋势[J]. 李刚.  中国新通信. 2016(19)

硕士论文
[1]基于无线传感器网络的智能家居系统设计[D]. 郝竹银.安徽理工大学 2017
[2]大数据时代的智能家居产品设计研究[D]. 张睿.安徽工程大学 2017
[3]基于物联网的智能家居系统设计[D]. 王东美.沈阳工业大学 2017
[4]基于物联网的智能家居控制终端设计研究[D]. 赵元绍.北方工业大学 2017
[5]基于ZigBee和ARM9的智能家居与安防系统的研发[D]. 章梦彪.吉林大学 2017
[6]基于Zigbee的智能家居系统设计与实现[D]. 陈梁.湖北工业大学 2017
[7]基于LTE通信技术的智能家居系统设计[D]. 姚康.合肥工业大学 2017
[8]基于ZigBee无线数据传输系统的设计与实现[D]. 张晓桃.昆明理工大学 2017
[9]基于物联网的智能家车系统设计[D]. 黄思斯.重庆三峡学院 2017
[10]基于安卓的智能家居控制系统设计与实现[D]. 孟晨旭.深圳大学 2016



本文编号：2998616