系統的“智能”意味著中央控制服務器是智能的。中控服務器除了采集相應的環境數據(包括智能家居設備數據和室內環境的溫度、濕度、光照和時間等參數)、記錄用戶操作行為外，還需要對用戶的行為進行建模，設計出一套可以預測用戶行為的模型，模型的輸入主要是環境數據和用戶操作。模型通過監督式的方式進行參數訓練，當用戶數據采集到足夠的量，訓練的模型就可以對用戶的行為進行預測，從而自動調整智能家居設備參數。同時，模型必須能夠通過反饋機制接受用戶的反饋，能夠實時修正模型的參數。

　　為了能夠實現所有家庭的自動控制設備,中央服務器需要建模的不同類型的智能家居設備。但是模型的參數需要同時考慮到不同設備之間的影響。例如，照明亮度控制模型需要考慮天氣、環境和外部光強的綜合影響。如果是晴朗的夏天，為了涼快，空調制冷需要打開.同時，為了省電，窗簾將關閉。因此，燈控的模型需要綜合考慮到這些情況，在白天且窗簾被拉上的時候打開燈光。

　　集成的智能家居系統,用戶行為數據采集是非常重要的,它主要通過移動傳感器上的數據讀,後又簡單加工處理，以實現用戶行為的識別。一般來說，主要的傳感器是加速度計、陀螺儀和GpS。加速度傳感器主要它用於監測人體的行為，包括站立、坐、行走等基本行為。人們在使用時，攜帶手機必然會產生相應的位置變化。為了校手機這個位置改變,需要收集一個陀螺儀數據移動電話。利用加速度傳感器和陀螺儀數據，系統可以在室內對用戶進行計算。

　　運動的行為和軌跡。例如，系統可以識別用戶從廚房搬到臥室坐下的行為。這樣就可以讓中控服務器關閉一些廚房設備，並開啟臥室內的相應設備。戶外的用戶運動軌跡數據主要通過GpS進行監測，通過掌握用戶每天的運動軌跡，系統能夠估算出用戶到家的時間，自動開啟空調、電飯煲等智能設備。

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