基于流数据的智能家居环境中用户行为异常检测算法的研究与应用

智能家居系统能根据用户行为自适应调整环境 #生活知识# #生活感悟# #科技生活变迁# #智能生活#

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目录

第1章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3本文研究内容

1.4本文组织架构

第2章 基于流数据的智能家居用户行为异常检测关键技术

2.1 引言

2.2 智能家居环境中设备状态流数据分析

2.3 用户行为异常检测的关键算法

2.4 基于卷积神经网络的用户行为异常检测

2.5 实时流数据的云计算技术

2.6 本章小节

第3章 基于动态时间跨度与聚类差异指数的用户行为异常检测算法

3.1 引言

3.2 用户行为异常检测总体框架

3.3 基于动态时间跨度与聚类差异性指数的用户行为异常检测算法

3.4 实验结果与分析

3.5 本章小节

第4章 基于卷积神经网络模型的行为模式异常检测算法

4.1 引言

4.2 行为模式异常检测算法整体框架

4.3 基于网格密度跟踪算法的行为模式变化检测

4.4 基于卷积神经网络的行为模式异常检测

4.5 实验结果分析

4.6 本章小结

第5章 面向智能家居的用户行为异常检测平台的开发

5.1引言

5.2 基于Spark的用户行为异常检测平台的设计

5.3 基于PyTorch的离线学习模块实现

5.4 基于Spark Steaming的实时检测模块实现

5.5 基于Spark的用户行为异常检测平台的搭建

5.6 检测系统运行结果与实验分析

5.7 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

攻读硕士期间研究成果

致谢

网址：基于流数据的智能家居环境中用户行为异常检测算法的研究与应用 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/1309758

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