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一种智能家居照明系统的控制方法及装置研究

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一种智能家居照明系统的控制方法及装置研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-7页
目录第7-10页
第一章 绪论第10-18页
  · 智能家居简介第10-11页
  · 智能家居照明系统的研究现状和发展趋势第11-15页
    · 智能家居照明系统的产生第11页
    · 智能家居照明系统的发展第11-15页
  · 模糊神经控制在智能家居照明控制系统的应用第15-16页
    · 智能家居照明控制器的发展现状第15-16页
    · 模糊神经网络技术在智能家居照明控制系统的应用第16页
  · 本文研究的主要内容第16-18页
第二章 照明控制系统的相关技术研究第18-28页
  · 信息融合技术研究第18-20页
    · 光环境探测的多传感器信息融合第18-19页
    · 信息融合实现方式第19-20页
  · Cortex-M3 平台的介绍第20-21页
    · STM32 的简介第20页
    · STM32F107 处理器的技术特点第20-21页
  · 短距离无线通信技术研究第21-23页
  · 智能控制技术研究第23-27页
    · 智能控制的起源和发展第23-24页
    · 智能控制的技术特点和主要类型第24-27页
  · 本章小结第27-28页
第三章 系统方案总体研制第28-42页
  · 照明控制系统研制设计思路第28-29页
    · 系统研制设计原则和实现目标第28-29页
    · 系统方案研制设计第29页
  · 照明光环境分析及场景设置第29-31页
    · 照明光环境的现状分析第29-30页
    · 照明光环境质量研究第30-31页
    · 照明光环境场景设置第31页
  · 照明光环境传感器的选配第31-33页
    · 几种照明光环境传感器的特征分析第31-32页
    · 照明光环境传感器的选配第32-33页
  · 智能家照明控制系统算法的研究第33-40页
    · BP 神经网络算法结构模型第33-34页
    · BP 神经网络算法的学习公式分析第34-35页
    · 模糊推理算法第35-38页
    · 本文采用的照明控制系统算法第38-40页
  · 智能家居照明控制系统算法实现方式的研制第40页
  · 本章小结第40-42页
第四章 照明系统控制算法实现第42-54页
  · 照明光环境数据的预处理第42-43页
  · 基于 BP 神经网络光环境特征层的数据融合第43-45页
    · 室内照明分布预测模型结构的选取第43-44页
    · 样本学习训练第44-45页
  · 基于模糊推理光环境特征层的数据融合第45-49页
    · 输入输出变量的模糊化第45-46页
    · 隶属度函数及论域选取第46-47页
    · 模糊规则研制设计第47-49页
  · 基于模糊神经网络的系统控制器研制设计第49-53页
    · 模糊神经网络在控制器中的应用依据第49页
    · 基于模糊神经网络的控制器研制设计第49-50页
    · 基于模糊神经网络的光环境特征层数据融合第50-52页
    · 误差来源分析第52-53页
  · 本章小结第53-54页
第五章 系统各模块的研制设计与实现第54-68页
  · 照明控制模块研制设计与实现第54-58页
    · 照明控制模块硬件研制设计第54-56页
    · 照明控制模块驱动研制设计与实现第56-58页
  · 智能控制节点的研制设计实现第58-64页
    · 数据采集模块研制设计第59-61页
    · 2.4G 无线通信模块第61-62页
    · 智能控制节点的软件实现第62-64页
  · 智能控制中心模块的实现第64-67页
  · 本章小结第67-68页
第六章 结论第68-70页
  · 总结第68-69页
  · 展望第69-70页
参考文献第70-74页
致谢第74页

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