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研究生:楊智傑
研究生(外文):Chih-Chieh Yang
論文名稱:基於Z-Wave與ANFIS之情境模式學習架構
論文名稱(外文):Context Aware Learning Structure Based on Z-Wave and ANFIS
指導教授:楊浩青楊浩青引用關係
指導教授(外文):Haw-Ching Yang
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄第一科技大學
系所名稱:電機工程研究所碩士班
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2014
畢業學年度:102
語文別:中文
論文頁數:82
中文關鍵詞:無線感測網路獨居年長者情境感知
外文關鍵詞:Context awarewireless sensor networkssolitary elderly
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隨著臺灣社會高齡化與少子化的影響,獨居年長者的安全性日益重要。尤其當獨居年長者發生意外事件時,常因缺乏及時反應,致使長者發生難以挽回的憾事。本研究提出一情境模式學習架構,可建構適用於獨居年長者的智慧型安全環境。在感測網路上,藉由無線感測器的小體積、低成本、低耗電量、與易佈建的特性,安裝於獨居年長者家中,並透過無線感測網路Z-Wave,以自動感知並紀錄相關生活習性,包含獨居年長者所在人事時地物等。在學習架構上,藉由記錄獨居者的生活習性,可建立並歸納出該獨居者的不同情境模型,更藉由適應性網路模糊推論系統(Adaptive Network-based Fuzzy System, ANFIS)可推測出下一時間區段的可能情境。在安全反應上,當預測與實際情境具差異性,且實際情境持續未變化時,可判斷為獨居年長者發生意外,可及時發出求救訊息,減少意外的反應時間。在應用結果上,利用所提之情境模式學習架構以推測下一時段情境,模擬案例之正確率可達86%,可呈現本研究的應用價值。
Along with impacts of aging population and fewer children, safety of solitary elderly becomes serious. It is fatal for solitaries when an accident occurs but they fail in timely asking for help. This research proposes a context aware learning structure to build a smart and safe living environment for the solitary elderly. Using sensing networks, daily activity patterns of solitaries can be automatically sensed and recorded by using the wireless network Z-Wave, which is with small, low cost, low power consumption and easy to deploy and install in house. In learning structure, various contexts of a solitary can be constructed by using its daily patterns; in addition, the next context can be predicted based on the adaptive network-based fuzzy system (ANFIS). For safety, a request for help can be timely issued to reduce response time for accidents when there exist differences between the predicted and real contexts and the real contexts keeping unchanged meaning that the solitary elderly may suffer accidents. In results, using the proposed structure to predict next contexts, the accuracy of the simulation case 86% demonstrates the application value of the proposed structure.
中文摘要 i
致謝 iii
目錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與文獻回顧 1
1.1.1 臺灣高齡化問題 1
1.1.2 生活行為 2
1.1.3 相關研究 3
1.2研究動機與目的 4
1.3論文架構 5
第二章 情境模式學習架構 7
2.1情境感知 7
2.2家庭自動化 10
2.2.1有線傳輸媒體 10
2.2.2無線傳輸媒體 10
2.2.3 傳輸中介媒體 13
2.3 獨居年長者問題 14
2.3.1 獨居年長者定義 14
2.3.2 獨居年長者形成因素 14
2.3.3 獨居年長者健康狀況與影響因素 15
2.3.3獨居年長者居住行為 15
2.4 適應性網路架構的模糊推論系統 15
2.4.1 自適應性網路模糊推論系統(ANFIS) 16
2.4.2 ANFIS預測模型採用函數式模糊規則 17
第三章 情境模式學習架構分析與設計 19
3.1情境模式學習架構 19
3.2系統設計 20
3.3 系統設計 26
3.3.1 系統架構 26
3.3.2 資料庫架構 27
3.2.3 系統流程圖 32
3.4 預測模型 43
3.4.1情境感知裝置定義 43
3.4.2情境裝置執行順序與時間差 43
3.4.3ANFIS預測模型 43
第四章 系統實驗結果與分析 45
4.1實驗系統描述 45
4.1.1 實驗環境介紹 45
4.1.2 實驗硬體與軟體 47
4.2實驗結果與分析 50
4.2.1找出情境的相關裝置 50
4.2.2相關裝置的執行順序與時間差 52
4.2.3異常狀況情境處理 54
4.2.4提供管理者之介面 56
4.3實驗結果 65
第五章 結論與未來展望 67
5.1結論 67
5.2 未來展望 68
參考文獻 69
表 1 1 我國老年人口變化表 1
表 2 1 Z-WAVE規格 12
表 3 1 建立ANFIS學習表 44
表 4 1 感知元件位置表 46
表 4 2 設備規格 47
表 4 3 感測器規格 48
表 4 4 裝置使用率 51
表 4 5 裝置間的執行間隔(單位:分鐘) 53
表 4 6 預測準確率 64
圖 1 1 高齡者生活行為模式 3
圖 1 2 論文架構流程圖 6
圖 2 1 情境感知技術示意圖。資料來源:SPRXMOBILE 7
圖 2 2 COBRA 架構圖 9
圖 2 3 網狀網路架構 12
圖 2 4 ANFIS 系統架構圖 16
圖 2 5 函數式模糊規則的模糊推論過程。(本圖摘自J.-S. ROGER JANG ET. AL.) 18
圖 3 1 系統架構圖 19
圖 3 2 情境模式學習架構USE CASE 20
圖 3 3 設定平面圖資料流程圖 21
圖 3 4 設定房間資料流程圖 21
圖 3 5 設定裝置資料流程圖 22
圖 3 6 設定裝置位置資料流程圖 22
圖 3 7 設定情境資料流程圖 23
圖 3 8 情境建模資料流程圖 23
圖 3 9 預測情境資料流程圖 24
圖 3 10 意外事件資料流程圖 24
圖 3 11 日統計表資料流程圖 25
圖 3 12 週統計表資料流程圖 25
圖 3 13 ERD 28
圖 3 14 設定平面圖之活動圖 32
圖 3 15 設定房間之活動圖 33
圖 3 16 設定裝置之活動圖 34
圖 3 17 設定裝置位置之活動圖 35
圖 3 18 設定情境之活動圖 36
圖 3 19 情境建模之活動圖 38
圖 3 20 預測情境之活動圖 39
圖 3 21 意外事件之活動圖 40
圖 3 22 日統計表之活動圖 41
圖 3 23 設定裝置之活動圖 42
圖 3 24 ANFIS-BASED架構圖 44
圖 4 1 感知平面配置 46
圖 4 2 情境建立流程圖 49
圖 4 3 建立預測模式流程圖 49
圖 4 4 意外狀況流程圖 50
圖 4 5 ANFIS預測模型顯示圖 54
圖 4 6 通知社工人員訊息 圖 4 7 意外狀況訊息 55
圖 4 8 IUPS的WEB介面 56
圖 4 9 上傳居家平面圖 57
圖 4 10 設定裝置相關位置 58
圖 4 11 修改裝置 58
圖 4 12 修改情境 59
圖 4 13 顯示現在情境及裝置狀態 60
圖 4 14 四日前四小時的所有使用情境 60
圖 4 15 統計單日情境的使用情況 61
圖 4 16 週比較統計圖 61
圖 4 17 資料收集 62
圖 4 18 預測下一個時段的情境 63
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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