智能家居为我们展示未来家居生活环境和生活方式,满足了人们对高度智能、舒适安全的家居生活的期待。本文综合了人工智能与云计算技术的优势,结合现有的传感网络技术和无线通信技术,设计了一种基于用户数据的智能家居控制系统。重点介绍了多传感器对家居环境数据采集和融合处理,以及利用BP神经网络的自学习和自适应性对用户的历史数据进行学习,进而实现智能控制。首先,详细阐述了智能家居的发展过程、国内外研究现状,并根据目前智能家居系统所存在的问题和发展趋势拟定了本文的研究内容。根据研究内容设计智能家居系统,并从采集层、传输层和控制层对系统各模块设计的思路、需要实现的功能及所涉及的传感器技术、神经网络、云计算等技术做了简要介绍。其次,完成智能家居系统的总体硬件设计。硬件系统由电源模块、信号采集模块、家居设备控制模块、无线通信模块四部分组成。其中电源模块为整个系统的安全稳定运行提供功率回路,为提高系统的节能设计了APFC电路;信号采集模块以传感网络为核心,实现多传感器信息融合和处理;家居设备控制模块主要实现对家中主要家居设备的智能控制;无线通信模块以Wi-Fi技术作为系统信息传输手段。再次,完成智能家居系统的整体软件设计。该软件系统由信号采集软件、以Wi-Fi无线通信技术为基础的信号传输软件、家居设备控制软件组成。家居设备的控制软件借助BP神经网络对用户数据进行学习。通过对BP神经网络的原理推导搭建控制软件的网络模型。通过对用户历史数据的训练,基于用户数据实现系统对家居设备的自动控制。最后,对所设计的智能家居控制系统进行了数据采集和设备控制的功能测试。通过对测试实验的数据进行分析,本系统能够准确采集实时的家居环境数据并传输到用户,供用户随时了解家居情况;引入BP神经网络对用户历史数据学习后的系统能够自主根据环境的改变做出相应调整。实验证明,数据驱动技术能够提高智能家居的智能程度。