典型文献
基于K-means聚类算法的智能照明系统设计与开发
文献摘要：
本文提出了一种基于K-means聚类算法的智能照明系统.系统采用MQTT(消息队列遥测传输)通信协议传输控制信号和采集用户行为习惯数据,选取用户的日常用灯时间和用灯时长作为两个特征值.为了使算法适应不同的用户数据,提出了一种确定K-means聚类算法的聚类数搜索范围上下界的方法,并通过选择有效性指标,以及基于用户行为习惯数据设定初始中心点,确定最佳聚类数.实验利用ESP8266模块、MQTT服务器和手机端测试界面测试灯的控制和数据采集,借助PyCharm软件对传统K-means算法和改进后的K-means算法在用户用灯行为习惯数据上进行聚类数搜索范围的确定、有效性指标和聚类效果比较.实验结果表明,采用MQTT通信协议能够控制灯的状态,平均响应时间为105 ms,改进的K-means聚类算法能够很好地对用户用灯行为习惯数据进行聚类,自动为用户提供正确的开灯时间和开灯持续时间.
文献关键词：
机器学习;K-means;初始中心点;用户行为习惯;最佳聚类数
中图分类号：
作者姓名：
高杰;魏强
作者机构：
重庆理工大学理学院,重庆401135
文献出处：
引用格式：
[1]高杰;魏强-.基于K-means聚类算法的智能照明系统设计与开发)[J].中国照明电器,2022(03):28-35
A类：
B类：
means,聚类算法,智能照明系统,照明系统设计,系统设计与开发,MQTT,消息队列遥测传输,通信协议,传输控制,控制信号,用户行为习惯,取用,用户数据,搜索范围,围上,上下界,初始中心点,最佳聚类数,ESP8266,服务器,手机端,测试界面,PyCharm,户用,效果比较,响应时间,ms,开灯
AB值：
0.328173
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