| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 引言 | 第8-12页 |
| 1.1 选题背景 | 第8页 |
| 1.2 国内外现状及发展趋势 | 第8-10页 |
| 1.2.1 国内的发展现状 | 第9页 |
| 1.2.2 国外的发展现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第10-12页 |
| 第2章 基于电力载波的行为数据采集系统设计 | 第12-25页 |
| 2.1 智能家居控制系统构成 | 第12页 |
| 2.2 通信系统选型 | 第12-15页 |
| 2.2.1 X-10电力载波通信技术介绍 | 第13页 |
| 2.2.2 X-10通信原理 | 第13-15页 |
| 2.3 电力载波硬件系统的设计 | 第15-19页 |
| 2.3.1 电力载波硬件系统方案 | 第15页 |
| 2.3.2 电力载波模块KQ-130F性能参数 | 第15-17页 |
| 2.3.3 主机接收模块 | 第17-18页 |
| 2.3.4 从机信号处理模块 | 第18-19页 |
| 2.4 电力载波多机通信系统设计 | 第19-23页 |
| 2.4.1 电力载波模块通信原理 | 第19-20页 |
| 2.4.2 电力载波多机通信程序方案 | 第20-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 基于Oracle数据库的行为数据存储系统设计 | 第25-37页 |
| 3.1 Oracle数据库的体系结构 | 第25-26页 |
| 3.1.1 物理结构 | 第25-26页 |
| 3.1.2 逻辑结构 | 第26页 |
| 3.2 Oracle数据库创建 | 第26-30页 |
| 3.2.1 Oracle数据库的连接 | 第27-29页 |
| 3.2.2 SQL语句表空间及表的生成 | 第29-30页 |
| 3.3 MFC智能家居数据库软件开发 | 第30-36页 |
| 3.3.1 MFC程序构架及组成 | 第31-32页 |
| 3.3.2 MFC智能家居数据库软件结构框架 | 第32-34页 |
| 3.3.3 MFC智能家居数据库软件功能介绍 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 智能学习行为预测算法的研究及测试 | 第37-48页 |
| 4.1 LZ78编码算法概述 | 第37-38页 |
| 4.2 智能预测算法 | 第38-40页 |
| 4.2.1 前向学习 | 第38-39页 |
| 4.2.2 后向预测 | 第39-40页 |
| 4.3 预测仿真试验平台功能介绍 | 第40-42页 |
| 4.4 仿真条件下的模拟数据输入学习及预测结果分析 | 第42-47页 |
| 4.4.1 测试一：输入有规律的有限动作串训练样本表T1_LINKINFO | 第42-44页 |
| 4.4.2 测试二：输入无规律的有限动作串训练样本表T2_LINKINFO | 第44-45页 |
| 4.4.3 测试三：输入无规律的大量动作串训练样本表T3_LINKINFO | 第45-47页 |
| 4.4.4 训练测试样本预测结果分析 | 第47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 总结和展望 | 第48-50页 |
| 5.1 总结 | 第48-49页 |
| 5.2 前景展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 附录 | 第53页 |
