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时空数据驱动的智能家居服务管控方法
1
作者
陈佳雯
陈金荣
+1 位作者
陈星
莫毓昌
《集成技术》
2024年第4期16-29,共14页
针对目前智能家居服务管控技术存在的标准缺失和用户需求多样化问题,作者提出一种时空数据驱动的智能家居服务管控方法。该方法包括构建智能家居时序知识图谱和基于联邦学习的智能家居服务管控方法。通过记录智能家居场景中概念实例的状...
针对目前智能家居服务管控技术存在的标准缺失和用户需求多样化问题,作者提出一种时空数据驱动的智能家居服务管控方法。该方法包括构建智能家居时序知识图谱和基于联邦学习的智能家居服务管控方法。通过记录智能家居场景中概念实例的状态,时序知识图谱提供了环境变化和服务状态的时序数据支持。通过联邦学习算法,结合不同家庭的模型参数,该方法可更新个性化模型和预测智能家居服务状态。实验结果表明,该方法可有效管控智能家居设备,并可准确满足用户需求,具有高准确度和较快的收敛速度。
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关键词
智能家居
知识图谱
运行时模型
联邦学习
物联网
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职称材料
题名
时空数据驱动的智能家居服务管控方法
1
作者
陈佳雯
陈金荣
陈星
莫毓昌
机构
福州
大学
计算
机与大数据
学院
大数据智能教育部工程研究中心
福州
大学
福建省
网络
计算
与智能信息处理
重点
实验室
华侨大学数学科学学院计算科学福建省高校重点实验室
出处
《集成技术》
2024年第4期16-29,共14页
基金
国家自然科学基金项目(62072108)
福厦泉国家自主创新示范区协同创新平台项目(2022FX5)
+2 种基金
福建省财政厅科研专项(83021094)
福建省科技经济融合服务平台项目(2023XRH001)
福建省促进海洋与渔业产业高质量发展专项(FJHYF-ZH-2023-02)。
文摘
针对目前智能家居服务管控技术存在的标准缺失和用户需求多样化问题,作者提出一种时空数据驱动的智能家居服务管控方法。该方法包括构建智能家居时序知识图谱和基于联邦学习的智能家居服务管控方法。通过记录智能家居场景中概念实例的状态,时序知识图谱提供了环境变化和服务状态的时序数据支持。通过联邦学习算法,结合不同家庭的模型参数,该方法可更新个性化模型和预测智能家居服务状态。实验结果表明,该方法可有效管控智能家居设备,并可准确满足用户需求,具有高准确度和较快的收敛速度。
关键词
智能家居
知识图谱
运行时模型
联邦学习
物联网
Keywords
smart home
knowledge graph
runtime model
federated learning
internet of things
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
时空数据驱动的智能家居服务管控方法
陈佳雯
陈金荣
陈星
莫毓昌
《集成技术》
2024
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