MAS 和本体在智能家居系统中的应用和研究

针对智能家居的开放性、异构性和分布性的特点及 MAS(Multi-Agent System)技术在人工智能领域的广泛应用,文中利用 MAS 技术来建立智能家居系统模型,并为了更有效地体现基于 MAS 智能家居系统的整体性能,即高效率的交互和协作,引入了本体的概念.详细描述了 MAS 智能家居系统的层次结构和功能,以及基于本体的通信.从智能家居中的任务的执行流程中抽象出家居本体的各种概念模型,并对概念之间的关系进行了分析.最后使用 Protégé本体建模工具对所设计的本体进行了实现,说明了使用本体的有效之处.     

浅析基于WiFi的智能家居系统

本文首先叙述了智能家居的发展和智能家居的相关概念,并分析了无线通信技术在智能家居中的应用。接着叙述了WiFi技术的概念,WiFi技术的特点及性能等,最后分析了基于WiFi技术的智能家居系统和工作原理,并分析了基于WiFi插座的智能家居系统。     

智能家居中语义知识表达及推理研究

针对地源热泵智能家居“以用户为中心”的需求,文中将语义技术和X列表引入智能家居领域,并建立包括用户、环境变量、需求任务、设备资源和服务5大本体要素列表的语义智能家居模型。在语义推理方面,提出并构建了基于jena的跨列表交互规则,使智能家居各列表互相联系,智能家居本体知识库、规则库和jena推理机进行封装并按需组合推理,可为用户提供个性化服务,实现智能家居的语义人工智能化。文中最后进行了智能家居系统开发,并列举典型应用场景说明了语义智能家居系统的可行性。     

基于物联网的智能家居研究

伴随网络技术和数字信息化技术的飞速发展和进步,人们的生活质量水平不断提升,人类生活、工作、信息和通讯的关系越来越密切,信息化程度加速了对人们工作习惯和生活方式等的改变,也对传统住宅提出更高要求,因此产生了基于物联网技术的智能家居系统。文中主要基于智能家居系统和物联网技术的概念、智能家居系统技术要求,进行基于物联网技术的智能家居系统设计以及智能家居系统的应用实现。     

基于物联网无线传感的智能家居研究

伴随网络技术和数字信息化技术的飞速发展和进步,人们的生活质量水平不断提升,人类生活、工作、信息和通讯的关系越来越密切,信息化程度加速了对人们工作习惯和生活方式等的改变,也对传统住宅提出更高要求,因此产生了基于物联网技术的智能家居系统。文中主要基于智能家居系统和物联网技术的概念、智能家居系统技术要求,进行基于物联网技术的智能家居系统设计以及智能家居系统的应用实现。物联网技术应用于智能家居有重要的意义和影响,智能化的家居是未来家居生活的必然趋势,所以基于物联网无线传感技术与智能家居研究有极大的研究空间。     

基于MAS的分布式AI学习系统

在大多传统的智能家居系统中,各智能终端设备之间相互独立,缺乏数据交互过程,致使每个设备所记录的用户使用数据都是离散型的、毫无利用价值的数据,从而导致家庭中大量的用户数据流失浪费。因此,设计了一种基于多智能体系统（Multi-Agent System,MAS）的分布式智能家居控制系统,提出了一个基于多Agent协同的人工智能（Artificial Intelligence,AI）学习模型,使用Apriori算法对家庭环境下采集的用户数据进行行为学习,再利用Linux平台对模型进行仿真实验。实验结果表明,所设计的基于MAS的分布式AI学习系统响应速度快、学习效果较为准确、用户数据利用率高。     

多Agent技术综述

多Agent系统(MAS)是分布式人工智能(DAI)的主要研究方向之一,提出了MAS的概念,对MAS的研究基础进行了介绍,阐述了三种典型的MAS体系结构,对MAS中的规划进行了介绍和具体分类.并介绍了MAS技术的典型应用.最后,对MAS技术进行了总结与展望.     

基于Android智能家居系统的设计与实现

针对家庭内部的应用环境,对智能家居系统进行分析和研究,提出了一种人性化、低成本的智能家居系统.设计了一套基于Android平台的智能家居系统,设计并实现了基于Android平台的智能家居软件,并利用STM32处理器建立智慧网关,用户使用该手机APP,通过连接家中WIFI对室内环境进行控制.     

智能家居及其发展趋势

在社会经济和科学技术高速发展的现代化社会中,传统家电产业已经不能适应社会的发展需求,将家电同控制技术、网络技术及计算机技术进行融合已成为家电产业未来的主要发展趋势。本文基于我国当前智能家居的发展现状,阐述了智能家居的概念及分类,并对智能家居系统的有关技术进行分析,说明嵌入式技术在智能家居中的运用,最后论述了智能家居的发展趋势,以期体现智能家居在多个领域发挥的重要作用,加快多个学科的发展变革。     

分布式多媒体信息系统概念建模方法研究

概念建模是提高需求分析质量的重要技术。针对分布式多媒体信息系统概念建模面临的系统的异构性、海量数据和格式的差异性、时空的不一致性问题,本文介绍了信息系统常见概念建模方法,包括结构化概念建模、面向对象概念建模和本体概念建模,在此基础上,采用基于UML的面向对象概念建模法对分布式多媒体网络教学系统概念模型进行描述和表达,并建立了UML类图到本体模型的转换。     

基于本体的数字家庭SOA服务发现机制

SOA的关键是服务,它为WebService提供了一个架构,使用该架构组织家庭服务可以实现跨平台的服务访问。然而SOA架构大多数规范如SOAP、UDDI和WSDL等均是基于XML的,所描述的服务缺乏语义信息,因此在检索过程无法有效处理一词多义和多词一义等语法问题。通过引入本体技术,建立家庭服务领域本体,从服务的功能、内容和设备三个方面利用功能概念本体、内容本体和设备本体进行语义标注,并扩展WSDL为S-WSDL来描述家庭服务。基于本体的家庭服务发现过程分为三个阶段:查找功能、过滤服务和参数类型匹配,充分利用本体的语义优势实现了智能数字家庭服务发现。     

上下文推理技术在智能家庭中的研究与应用

针对智能家庭具有预感知能力、可以为用户提供主动的智能服务的特点,建立一个智能家庭本体模型,利用Jena框架的推理接口实现上下文的基本推理,通过在推理层和知识库之间增加一个上下文过滤器,有效过滤掉推理过程中产生的无用数据。实验结果验证了规则推理在智能家庭中的可行性和有效性。     

一种数字家庭环境下的本体服务映射模型

当前的数字家庭系统大多使用预定义的服务调用模式,无法从语义层面上理解服务的含义并会导致系统可伸缩性差等问题.为了解决这些问题并借鉴语义网的经验,提出一种数字家庭环境下的本体服务映射模型(OSMM).OSMM以家庭环境本体为基础,以Jess推理机为推理核心,使用决策语义输入,输出映射后的实际物理设备调用接口.在虚拟数字家庭仿真实验平台(VSM)中的仿真表明,OSMM能够很好地理解决策语义并输出合适的映射结果,并具有低延时的特点,能够满足一般数字家庭决策系统的需求.     

本体变化管理技术研究综述

语义Web是一个动态变化的环境,作为其基础的本体也需要及时适应环境的变化而进行改进。本文首先对本体变化和本体变化管理的概念进行了分析,将本体变化管理划分为三个部分：本体变化发现、本体变化处理和本体变化结果传播。以这个划分为基础,分别对本体进化、本体版本机制、多版本推理和不一致推理等与本体变化管理相关的技术进行了具体的阐述,并采用一致的标准对这些研究进行了分类比较。还说明了与本体变化管理相关的研究内容。     

基于Web的本体学习模型的设计与实现

对本体(ontology)的研究在计算机科学领域变的越来越广泛,但手工构建本体是一项繁琐而辛苦的任务,还容易导致知识获取瓶颈,无法保持本体的更新。本体学习技术是利用本体工程技术和机器学习技术等众多学科技术来实现本体的自动或半自动构建。该文提出了基于Web的本体学习模型,分析了模型实现中的文档预处理、术语抽取、概念选择、概念分类等关键技术。     

本体复用方法语义导入的研究与设计

在OWL(web ontology language)中,本体复用主要采用owl:imports.然而,这种复制 粘贴的方式会出现若干问题.基于此,提出一种新的导入原型:语义导入.在本体空间中支持TBox推理机推理和语义导入,以促进本体复用.提出一种基于ALC本体语义导入的TBox推理分布式算法,解决了简单本体空间中Tableaux算法的逻辑推理问题.     

智能化生产环境中基于本体的危机管理

智能化生产环境让生产的效率和质量都得到了显著提高。然而,智能化生产化境中复杂的组成结构和交互行为也放大了系统中危机事件的危害程度,进行有效的危机管理具有很强的必要性。由于智能化生产环境中的危机管理是一项知识密集型的任务,文中通过构建危机管理本体来对智能化生产环境中的危机进行管理。首先确定了危机管理的四个阶段,然后根据各个阶段中需要的环境知识对危机管理本体进行层次划分,并确定各本体类,接着对各本体类的属性进行了详细描述,构建出了整体的危机管理本体,最后基于本体并结合案例描述了对应的SWRL推理规则。     

An ontology-based approach to ADL recognition in smart homes

This paper presents a method for recognition of Activities of Daily Living (ADL) in smart homes. Recognition of activities of daily living and tracking them can provide unprecedented opportunities for health monitoring and assisted living applications, especially for elderly people and people with memory deficits. This paper presents Recognizing Activities of Daily Living (RADL) by discovering and monitoring patterns of ADLs in sensor equipped smart homes. The RADL is composed of two components: smart home management monitoring and ADL pattern monitoring. This paper studies the ontology base and the reasoning that are the main parts of ADL pattern monitoring. The ontology for RADL is designed and the prototype system of RADL is implemented using Protégé and Jess tools. Also, the ontology for RADL is verified by OntoCheck in automatic mode and evaluated by a metric-based approach in manual mode.     

本体在数据挖掘系统中的应用研究

数据挖掘旨在从海量数据中挖掘未知的有价值的新知识或规律,然而专业技术人员对应用领域背景知识不熟悉常常导致数据挖掘不能顺利实施。针对该问题,将本体这一知识表示方法引入到数据挖掘中,利用本体的特点,设计了一个基于本体的智能数据挖掘系统。详细介绍了系统各部分的构成及工作原理。该系统的实现能够将普遍的背景知识引入到数据挖掘的各个环节中,从而辅助技术人员顺利实现挖掘目标。