基于聚類算法的智能家居情景感知與分類研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)科技的快速發(fā)展，智能家居在國(guó)內(nèi)外企業(yè)展開了大量研究和應(yīng)用，為了讓智能家居系統(tǒng)能夠市場(chǎng)化，智能家居系統(tǒng)不僅僅需要對(duì)智能設(shè)備進(jìn)行統(tǒng)一操控，也需要根據(jù)每個(gè)用戶提供相應(yīng)的個(gè)性化服務(wù)。為了讓智能家居系統(tǒng)的使用更加“智能化”，在智能家居系統(tǒng)中加入情景感知系統(tǒng)是有必要的，通過(guò)傳感器、手機(jī)APP等采集家居設(shè)備的信息，“感知”到當(dāng)前環(huán)境信息并對(duì)此做出相應(yīng)反應(yīng)，在智能家居系統(tǒng)中加入情景感知分析是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)的重要手段之一，是未來(lái)實(shí)現(xiàn)真正

2、智能家居的重要途徑。
　　當(dāng)獲取到大量智能家居采集得到的用戶行為數(shù)據(jù)，如何對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析是重中之重，數(shù)據(jù)挖掘中分析數(shù)據(jù)中常用的方法之一便是k-means聚類算法，本文以聚類算法在智能家居情景感知系統(tǒng)中的應(yīng)用為目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)了智能家居情景感知系統(tǒng)，對(duì)采集到的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行了聚類分析，得出相關(guān)情景模式。主要工作包括以下幾個(gè)方面：
　?。?）介紹了智能家居和情景感知的發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)情景分析技術(shù)進(jìn)行了深入研究，并重點(diǎn)介紹了情景信息的

3、獲取以及建模方法，接著對(duì)聚類分析技術(shù)進(jìn)行闡述，對(duì)聚類分析中常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、相似性衡量和準(zhǔn)則函數(shù)進(jìn)行分析，并重點(diǎn)介紹聚類分析算法的分類。
　?。?）介紹了傳統(tǒng)k-means聚類算法，其中包括了對(duì)傳統(tǒng)k-means聚類算法概述、現(xiàn)狀以及實(shí)現(xiàn)步驟。詳細(xì)分析了傳統(tǒng)k-means聚類算法的優(yōu)缺點(diǎn)，為k-means聚類算法的改進(jìn)提供理論基礎(chǔ)。
　?。?）針對(duì)傳統(tǒng)k-means聚類算法在選擇聚類數(shù)k的不確定性，以及對(duì)于初始聚類中心上的隨機(jī)

4、性，從而導(dǎo)致聚類結(jié)果不穩(wěn)定和容易陷入局部最優(yōu)解等問(wèn)題。提出了一種基于平均直徑法的改進(jìn)的k-means算法。該算法對(duì)k值進(jìn)行估計(jì)，能夠有效的選取具有代表性的初始聚類中心點(diǎn)，這也是本文的創(chuàng)新點(diǎn)。
　　（4）將改進(jìn)的 k-means聚類算法在智能家居情景感知系統(tǒng)中進(jìn)行應(yīng)用。在實(shí)現(xiàn)云端智能家居情景感知操控系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，開發(fā)了基于Android平臺(tái)的家居設(shè)備開關(guān)應(yīng)用軟件，并詳細(xì)給出了改進(jìn)的k-means算法應(yīng)用于情景劃分的步驟，在此基礎(chǔ)上對(duì)