Okosotthonok felhő alapú gépi tanulással

A tétel rövid nézete
dc.contributor.advisorAdamkó, Attila
dc.contributor.authorMagyari, Norbert
dc.contributor.departmentDE--Informatikai Karhu_HU
dc.date.accessioned2019-11-26T09:03:53Z
dc.date.available2019-11-26T09:03:53Z
dc.date.created2019-11-26
dc.description.abstractA célom egy olyan nyílt forrású szoftver megoldás létrehozása, amely adatok gyűjtésével és feldolgozásával segíti az okosotthonok optimális működését. Az alkalmazás egy olyan környezetbe kerül telepítésre, ami leválasztja a nagy számítási kapacitást igénylő feladatok elvégzését, az otthoni környezetben elhelyezett IoT platformról. Így otthon lehetséges egy kis fogyasztású eszköz használata, miközben a nagyobb feladatok egy központi helyen hajtódnak végre. A rendszer modulárisra tervezett felépítése lehetővé teszi több bővítmény telepítését, amely az adatintegrátor közbelépésével képes egy közös nyelvre hozni a különböző platformokból érkező adatokat. Ezek után a közös szemantikai szabályok szerint felépített adathalmaz elérhetővé válik a funkcionális modulok számára, hogy az okosotthon egy egyéni igényekre szabott, optimális működést biztosítson a lakóinak. Az adatfeldolgozó alkalmazás már az integrátorból kijövő, szemantikailag helyes adatokkal dolgozik. Célom egy olyan példa elkészítése a felhőben működő rendszerben, amely az okosotthon platformból lekérdezi a fűtési adatokat egy kötegben, kielemzi azt, majd utasítja az okosotthont, hogy miként cselekedjen. Az ott használt egyéni szenzorok és beavatkozók pedig lekövetik az itt elkészített fűtési mintázatokat. Az analitika képes a hiányzó adatok kiegészítésére, a hibás mérések korrigálására, és akár külső forrásból származó adatok integrálására. Majd gépi tanuló algoritmusokkal felismerve a viselkedési mintázatokat – ez esetben a fűtési ciklusokat – létrehoz egy új, terv szerinti fűtési rendszert, amely figyelembe veszi az okosotthon hőtani modelljét annak az explicit meghatározása nélkül, így az egyéni, optimális megoldást nyújt a ház felfűtésére. Az első kötegelt lekérdezés után képes a folyamatosan érkező adatok integrációjára annak érdekében, hogy a belső felépített modelljét folyamatosan aktualizálja. A fűtést vezérlő funkcionálismodul lehetne az első szolgáltatás, amelyet a platform kiszolgálna.hu_HU
dc.description.courseMérnökinformatikushu_HU
dc.description.degreeMSc/MAhu_HU
dc.format.extent38hu_HU
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2437/276891
dc.language.isohuhu_HU
dc.subjectsmart homeshu_HU
dc.subjectsmart
dc.subjectokos
dc.subjectESP8266
dc.subjectNodemcu
dc.subjectHome Assistant
dc.subjectmachine learning
dc.subjectK-means
dc.subject.dspaceDEENK Témalista::Informatikahu_HU
dc.titleOkosotthonok felhő alapú gépi tanulássalhu_HU
Fájlok
Gyűjtemények
Hallgatói dolgozatok (Informatikai Kar)