教计算机智能家居中传感器名称的含义

UPV / EHU的IXA小组已使用自然语言处理技术来克服与智能家居相关的主要困难之一，即为推断一种环境中的活动而开发的系统在应用于另一种环境时无法正常工作，因为这两种传感器和活动是不同的。该小组提出了一个创新的想法，即用文字来表示传感器和人类活动的激活。

智能家居的目的是使居住在其中的人们的生活更轻松。环境辅助日常生活的应用可能会产生重大的社会影响，促进积极的衰老，并使老年人能够保持更长的独立时间。智能家居的关键之一是系统推论正在发生的人类活动的能力。为此，使用了不同类型的传感器来检测由该环境中的居民触发的变化(打开和关闭灯，打开和关闭门等)。

通常，由这些传感器生成的信息是使用数据分析方法进行处理的，最成功的系统是基于监督学习技术(即知识)的，有人监督数据并且算法自动学习含义。不过，智能家居的主要问题之一是，在一个环境中训练过的系统在另一环境中无效：“算法通常与特定的智能环境，该环境中现有的传感器类型及其配置密切相关，以及一个人的具体习惯。该算法可以轻松学习所有这些知识，但是无法将其转移到其他环境中。” UPV / EHU IXA小组成员Gorka Azkune解释说。

提供传感器名称

迄今为止，已经使用数字标识了传感器，这意味着“它们失去了可能具有的任何含义，” Azkune博士继续说道，“我们建议使用传感器名称代替标识符，以使它们的含义，语义能够用于确定它们链接到的活动。因此，即使传感器不相同，该算法在一个环境中学习的内容也可能在另一环境中有效，因为它们的语义相似。这就是为什么我们使用自然语言处理技术。”

研究人员还解释说，所使用的技术是完全自动化的。“归根结底，该算法首先学习单词，然后学习我们使用这些单词开发的表示形式。无需人工干预。从可伸缩性的角度来看，这一点很重要，因为已证明可以克服上述困难。” 实际上，新方法已获得与使用基于知识的方法获得的结果相似的结果。

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