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一种仿生智能计算物联网系统技术方案

技术编号:20682201 阅读:27 留言:0更新日期:2019-03-27 19:18
本实发明专利技术涉及一种仿生智能计算物联网系统,用于智能家居系统用户习惯的学习,以便系统能更好地按照用户习惯运行。本发明专利技术其特征在于由抗体云库(1)和个体(2)组成。抗体云库通过互联网协议传输数据,对个体的抗体进行提取和对个体进行在线免疫。抗体是智能家居系统中用户的某个操作信息,个体是以家庭住宅为单位的智能家居系统总称,抗体云库是不同个体内抗体库的在云端的集合。个体内部的物联网是住宅个域网,由淋巴节点(3)和抗原终端(4)组成。用户的每一次对抗原终端设备的操作,都会传导到淋巴节点。淋巴节点对该抗原识别,产生抗体。当抗体弄的达到一定值时,就能产生二次应答,从而完成了对用户习惯的学习。

【技术实现步骤摘要】
一种仿生智能计算物联网系统
本专利技术涉及一种仿生智能计算物联网系统,具体应用于智能家居前装产品的通信管理。
技术介绍
物联网、云计算、大数据和人工智能是我发国家重要的科技发展战略,将像互联网一样再次改变社会。目前业界认为:物联网是互联网连接与物相关业务和应用的拓展,云计算是物联网连接中枢,大数据相当于物联网信息汇入云端的数据池,人工智能则是通过一定的学习算法对大数据的进一步应用。这种架构最大的缺点是应用途径太长。从设备产生数据到通过人工智能学习,其途径是“物理空间->数据->抽象标注->输入数据->黑盒学习->输出数据->二次标注->物理空间”。比如一个房间的设定温度值为23度,“23”这个有符号二进制数在物联网上和互联网上是标注一致的,互联网收集到这个数据后这个数据成为云端深度学习的一个数据,这个数据要再一次按照神经网络数据数据的要求进行归一化处理,比如温度值归一公式为23/200=0.115,然后在把大量的数据进行深度学习进行分析,得出某个值如0.985的数据,然后反归一化,在此对这个数据进行标定才又回到物理空间。这个途径太长,而且数据的标注是数据进行应用的基础,不标注无法应用。为了克服这种不足,本专利技术设计了专门针对用户习惯学习的仿生智能计算物联网系统。在这个系统中,物联网是一个封闭的具有一定学习功能的黑盒子,整个系统的对外输出是分析的结果。物联网的应用途径是“物联空间->输入数据->黑盒学习->输出数据->标注->物理空间”,比较原来节省了三个环节。学习算法采用小数量的人工免疫网络,大部分人工智能的学习不在云端进行,而是在物联网网关中进行,物联网中的大部分数据不需要标注,云端只负责对学习知识——抗体的存储。抗体库云和其他云的接口是反映不同类型抗体浓度的数据。这种物联网系统除了减少原先物联网应用途径以外,还有以下优势:1)数据免标注学习是以黑盒子的形式学习,对于数据具体是什么就不那么关心了。2)网络安全性能提高每个用户的数据都不一样,不具有互操作的性,网络中传输的抗体数据。比如A家生产的空调,23度的表示为无符号数7,B家生产的空调23摄氏度表示ACSSI‘23’,这些数据不统一没有关系,黑盒学习不对具体的数据进行区分,只区分数据之间发生的时序和产生的关联。每一家结果是不一样的,外来数据很难造成实质性的破坏。3)用户隐私得到保护由于云端上传的是统计数据,大部分数据是无标注的。因此具体到用户的隐私不直接在云端出现。云端出现的是某个抗体的浓度,这有点像我们化验血细胞,发现白细胞和红细胞的浓度,不涉及用户具体操作。因而隐私保护的比较好。
技术实现思路
本专利技术目的在于设计一种仿生智能计算物联网系统,用于智能家居系统用户习惯的学习,以便系统能更好地按照用户个性化需求运行。一种仿生智能计算物联网系统,其特征在于由抗体云库和个体组成;抗体云库通过互联网协议对个体在线进行抗体提取和在线免疫;抗体是智能家居系统中用户的某个操作信息;个体是以家庭住宅为单位的智能家居系统总称;抗体云库是不同个体内抗体库的在云端的集合。个体的特征在于由淋巴节点和抗原终端组成;抗原终端是家庭内部可以和用户交互的电气设备,淋巴节点是家庭内部抗原发现者和产生免疫应答的设备,淋巴节点通过射频通讯和抗原终端互联。抗体云库中抗体构造方法为:一组外部条件及关联的动作组成的自动控制规则称为抗体,记作Ab:IFSTHENA,其中S为条件模糊向量{s1,s2,...,sn},A为关联动作。个体中淋巴节点的免疫应答方法采用人工免疫网络的免疫应答方法。附图说明附图1是一种仿生智能计算物联网系统封装示意图;附图2是抗体结构示意图;附图3是应答过程示意图;附图4是学习输出示意图;附图5是实验结果示意图。具体实施方式本专利技术实施方式,具体结合附图如下:如图1所示,本实专利技术涉及一种仿生智能计算物联网系统,用于智能家居系统用户习惯的学习,以便系统能更好地按照用户个性化需求运行。本专利技术其特征在于由抗体云库(1)和个体(2)组成。抗体云库通过互联网协议传输数据,对个体的抗体进行提取和对个体进行在线免疫。抗体是智能家居系统中用户的某个操作信息,个体是以家庭住宅为单位的智能家居系统总称,抗体云库是不同个体内抗体库的在云端的集合。个体内部的物联网是住宅个域网,由淋巴节点(3)和抗原终端(4)组成。抗原终端是家庭内部可以和用户交互的电气设备,淋巴节点是家庭内部抗原发现者和产生免疫应答的设备,淋巴节点通过射频通讯和抗原终端互联。用户的每一次对抗原终端设备的操作,都会传导到淋巴节点。淋巴节点对该抗原识别,产生抗体。当抗体弄的达到一定值时,就能产生二次应答,从而完成了对用户习惯的学习。在生物体中抗体是免疫系统抵御外来病菌入侵的关键。抗体是具有两种截然不同的功能区的分子,如图2所示,一部分保持相对稳定称为C区,而另一部分则是负责与不同的多种抗原相结合的分子变化区称为V区。对付不同抗原的抗体的V区不相同,抗体通过V区的独特型来和抗原相匹配。当一个外部抗原初次入侵身体时,免疫系统的反应属于免疫初次应答。由DNA分子片段随机重组而产生的抗体,分别与抗体匹配,一旦某个抗体的独特型与抗原匹配上,这种抗体的浓度就激增,通过V区和抗原结合,这样就淹没了外部抗原,使其失去危害,而且这种抗体将会很长一段时间留在体内实现对抗原的记忆。当抗原二次刺激机体时,免疫系统的反应属于免疫二次应答。由于初次应答的抗体存在,与抗原匹配的时间就会缩短,达到在短时间内消除外部抗原的威胁。这一过程如图3所示。为了实现对人们习惯的学习,本专利技术设计了效仿免疫应答的在线学习算法,为了便于叙述首先定义几个变量。定义1在某时刻人对智能家居系统的一项操作称抗原,记做。每一个抗原由人对智能家居系统的操作的时间(记做)和该项操作设置的智能家居系统状态(记做)组成。定义2与相匹配的区间称抗体的独特型,记为,表示为,为适配区间的中值,为适配区间的宽度,>0。由抗体的独特型构成抗体的V区。定义3与相关的w个过程状态值组成状态向量,是由状态向量组成的集合。为了减少系统含有的噪声,算法中多个状态向量的和,记为,累加的次数记为,是由组成的集合,是由组成的集合。这一部分构成抗体的C区。定义4依据本专利技术方法抗体构造为由、、和组成的集合。其中记为,记为,记为,记为,记为,记为。一个抗体对应一条使用习惯,使用习惯的集合就是抗体库,记做。定义5免疫网络中的抗体和抗原对抗体Ab刺激的程度,称抗体浓度,记为。决定抗体Ab可以进行二次应答的最小浓度,称成熟浓度,记为λu。决定抗体Ab在抗体库中存在的最小浓度,称消亡浓度,记为λd。决定抗体Ab重新生成两个新抗体的最大浓度,称克隆浓度,记为λq。抗体在Ab系统平衡时的浓度,称平衡浓度,记为λm。一般λd<λm<λq,当<λd时抗体Ab消亡从抗体库中除去;当<λq时抗体Ab被两个新生抗体代替。的微分方程为(公式-1)(公式-2)式中:第一项为抗原对抗体的刺激,为落入抗体的的次数,为调节系数;第二项为来自其它抗体的刺激,为接受刺激的次数,为调节系数;第三项为来自其它抗体的抑制,为接受抑制次数,为调节系数;第四项为抗体浓度的本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种仿生智能计算物联网系统,由抗体云库和个体组成;抗体云库通过互联网协议对个体在线进行抗体提取和在线免疫;抗体是智能家居系统中用户的某个操作信息;个体是以家庭住宅为单位的智能家居系统总称;抗体云库是不同个体内抗体库的在云端的集合。

【技术特征摘要】
1.一种仿生智能计算物联网系统,由抗体云库和个体组成;抗体云库通过互联网协议对个体在线进行抗体提取和在线免疫;抗体是智能家居系统中用户的某个操作信息;个体是以家庭住宅为单位的智能家居系统总称;抗体云库是不同个体内抗体库的在云端的集合。2.根据权利要求1所述的个体,其的特征在于由淋巴节点和抗原终端组成;抗原终端是家庭内部可以和用户交互的电气设备,淋巴节点是...

【专利技术属性】
技术研发人员:王斌
申请(专利权)人:王斌
类型:发明
国别省市:浙江,33

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