| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 智能家居发展趋势及存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要研究内容及论文章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 智能家电控制系统的关键技术 | 第15-27页 |
| 2.1 智能硬件平台 | 第15-19页 |
| 2.1.1 嵌入式技术介绍 | 第15-16页 |
| 2.1.2 Raspberry Pi介绍 | 第16-19页 |
| 2.2 Web开发技术 | 第19-21页 |
| 2.2.1 Java编程语言 | 第19-20页 |
| 2.2.2 Socket网络通信 | 第20-21页 |
| 2.2.3 MySQL | 第21页 |
| 2.3 长短期记忆网络算法简介 | 第21-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 智能家电控制系统的总体设计 | 第27-44页 |
| 3.1 系统需求分析 | 第27-28页 |
| 3.2 系统层次结构设计 | 第28-29页 |
| 3.3 数据处理模块 | 第29-37页 |
| 3.3.1 数据接收模块 | 第29-34页 |
| 3.3.2 数据存储与管理 | 第34-37页 |
| 3.4 基于树莓派的上位机控制平台的实现 | 第37-43页 |
| 3.4.1 系统运行环境的搭建 | 第37-40页 |
| 3.4.2 Socket网络通信功能实现 | 第40-42页 |
| 3.4.3 用户权限管理 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于行为嵌入的多用户智能家居空间行为预测算法 | 第44-53页 |
| 4.1 智能家电控制系统中引入行为预测算法的意义 | 第44-45页 |
| 4.2 智能家居环境下的行为预测算法 | 第45-48页 |
| 4.2.1 行为预测算法的研究现状 | 第45-46页 |
| 4.2.2 基于行为嵌入的下一步行为预测设计思路 | 第46-48页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第48-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 智能家电控制系统的硬件和软件测试 | 第53-63页 |
| 5.1 硬件平台设备和网络检查 | 第53-56页 |
| 5.2 控制平台应用程序软件测试 | 第56-59页 |
| 5.3 用户行为预测算法的应用 | 第59-62页 |
| 5.3.1 测试环境搭建 | 第59-60页 |
| 5.3.2 测试结果分析 | 第60-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 附录1 程序清单 | 第66-67页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第67-68页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第68-69页 |
| 附录4 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |