ĈҤI HӐC QUӔC GIA TP HӖ CHÍ MINH 75ѬӠ1*ĈҤI HӐC CÔNG NGHӊ THÔNG TIN _YZ _ NGUYӈN KIM DUY NGHIÊN CӬU GIҦI PHÁP NHҰN DҤNG HOҤ7ĈӜNG 9¬Ĉ,ӄU KHIӆN THIӂT Bӎ TRONG NHÀ THƠNG MINH LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ Ngành: Cơng NghӋ Thơng Tin Mã ngành: 60.48.02.01 TP HӖ CHÍ MINH – 2016 ĈҤI HӐC QUӔC GIA TP HӖ CHÍ MINH 75ѬӠ1*ĈҤI HӐC CÔNG NGHӊ THÔNG TIN YZ NGUYӈN KIM DUY NGHIÊN CӬU GIҦI PHÁP NHҰN DҤNG HOҤ7ĈӜNG 9¬Ĉ,ӄU KHIӆN THIӂT Bӎ TRONG NHÀ THƠNG MINH LUҰ19Ă1 THҤ&6Ƭ Ngành: Cơng NghӋ Thông Tin Mã ngành: 60.48.02.01 1*ѬӠ,+ѬӞNG DҮN KHOA HӐC: TS NGUYӈ10,1+6Ѫ1 TP HӖ CHÍ MINH – 2016 LӠI CҦ0Ѫ1 Tôi xin chân thành cҧPѫQ.KRD6DXĈҥi hӑc, Bӝ môn Khoa hӑc Kӻ thuұt WK{QJWLQ7UѭӡQJĈҥi hӑc Công nghӋ WK{QJWLQ73+&0ÿmFKҩp nhұn tҥRÿLӅu kiӋn cho tơi thӵc hiӋQÿӅ tài khóa luұn Tôi xin chân thành cҧPѫQ761JX\ӉQ0LQK6ѫQ7Uѭӣng khoa Kӻ thuұt máy WtQK7UѭӡQJĈҥi hӑc Công nghӋ 7K{QJWLQ73+&0ÿmWұQWuQKKѭӟng dүQJL~Sÿӥ, ÿӏQK Kѭӟng cho suӕt thӡi gian thӵc hiӋQ ÿӅ tài T{L FNJQJ [LQ FKkQ thành cҧPѫQFiF4Xê7Kҫ\&{ÿmWұn tình giҧng dҥy, trang bӏ, bә sung thêm nhiӅu kiӃn thӭc quý báu cho suӕt gҫQKDLQăPKӑc vӯa qua 7{LFNJQJ[LQWKӇ hiӋn lòng biӃWѫQVkXVҳFÿӃn Cha mҽFiFWKjQKYLrQJLDÿuQK bҥQ Eq ÿӗng nghiӋS ÿm OX{Q ErQ Fҥnh ӫng hӝ, JL~S ÿӥ vӅ mӑi mһt, FNJQJ QKѭ ÿӝng viên tinh thҫn cho suӕt thӡi gian hӑc tұp nghiên cӭu khoa hӑc vӯa qua MһFGW{LÿmFӕ gҳng hoàn thành khóa luұn khҧ QăQJEҧn thân thӡi gian cho phép nhiên khơng tránh khӓi nhӳng thiӃu sót tӗn tҥi Tơi kính mong nhұQÿѭӧc nhiӅu góp ý nhұn xét tӯ Quý Thҫy Cô Hӑc viên NguyӉn Kim Duy 4/2016 i LӠ,&$0Ĉ2$1 7{L[LQFDPÿRDQÿk\OjF{QJWUuQKQJKLrQFӭu cӫDW{LYjÿѭӧc sӵ Kѭӟng dүn khoa hӑc cӫa TS NguyӉQ0LQK6ѫQ7Uѭӣng Khoa Kӻ thuұWPi\WtQK7UѭӡQJĈҥi hӑc Công nghӋ Thông tin TPHCM Các nӝi dung nghiên cӭu kӃt quҧ WURQJÿӅ tài trung thӵc Các sӕ liӋu, hình ҧnh, bҧng biӇu phuc vө FKRSKkQWtFKÿiQKJLi ÿѭӧc thu thұp tӯ nguӗn khác có ghi rõ phҫn tài liӋu tham khҧo Ngoài ra, luұQYăQPӝt sӕ nhұQ[pWÿiQKJLiWӯ tác giҧ cӫa cơng trình liên quan ÿѭӧc sӱ dөng ÿӅu có trích dүn thích nguӗn gӕc NӃu phát hiӋn có bҩt kǤ sӵ gian lұn tơi xin hồn tồn chӏu trách nhiӋm vӅ nӝi dung luұQYăQFӫa ii MӨC LӨC Trang LӠI CҦ0Ѫ1 i LӠ,&$0Ĉ2$1 ii MӨC LӨC -iii DANH MӨC KÝ HIӊU VÀ CHӲ VIӂT TҲT -vi DANH MӨC CÁC BҦNG - vii DANH SÁCH CÁC THUҰT TOÁN - vii DANH MӨC CÁC HÌNH - viii MӢ ĈҪU -1 &+ѬѪ1* 7ӘNG QUAN Vӄ NHҰN DҤNG HOҤ7 ĈӜNG TRONG NHÀ THÔNG MINH 1.1 HiӋn trҥng kӻ thuұt nhұn dҥng hoҥWÿӝng nhà thông minh -8 1.1.1 Theo loҥi cҧm biӃn sӱ dөng -9 1.1.2 Theo loҥi giҧi thuұt máy hӑc 10 1.1.3 Theo tính tӭc nhұn dҥng hoҥWÿӝng - 17 1.2 ĈiQKJLiSKkQORҥi kӃt luұn 17 1.2.1 ĈiQKJLi - 17 1.2.2 Phân loҥi - 19 1.2.3 KӃt luұn 20 &+ѬѪ1**,ҦI PHÁP HUҨN LUYӊN CHO NHҰN DҤNG HOҤ7ĈӜNG - 23 2.1 Giӟi thiӋu - 23 2.2 KiӃn trúc hӋ thӕng - 25 2.3 Nguyên lý huҩn luyӋn - 29 2.4 Cҩu trúc dӳ liӋu thuұt toán xӱ lý - 31 iii 2.4.1 Cҩu trúc dӳ liӋu - 31 2.4.2 Các thuұt toán huҩn luyӋn - 33 2.4.2.1 Khai thác tұp phә biӃQÿyQJ - 33 2.4.2.2 3KkQQKyPFiFWUѭӡng hӧp hoҥWÿӝng cӫa tұp phә biӃQÿyQJ 42 2.4.3 KӃt quҧ huҩn luyӋn - 48 &+ѬѪ1* 1+ҰN DҤ1* 9¬ Ĉ,ӄU KHIӆN HOҤ7 ĈӜNG THEO THӠI GIAN THӴC - 51 3.1 Giӟi thiӋu - 51 3.2 Nguyên lý nhұn dҥQJÿLӅu khiӇn dӵ báo hoҥWÿӝng - 52 3.2.1 Nhұn dҥng - 52 3.2.2 ĈLӅu khiӇn hoҥWÿӝng 53 3.2.3 Dӵ báo hoҥWÿӝng - 53 3.3 Thuұt toán 54 3.3.1 Giҧi thuұt nhұn dҥQJYjÿLӅu khiӇn hoҥWÿӝng - 54 3.3.2 Giҧi thuұWÿLӅu khiӇn hoҥWÿӝng: - 57 3.3.3 Giҧi thuұt dӵ báo hoҥWÿӝng: 60 &+ѬѪ1* +ӊ THӔNG MÔ PHӒNG NHÀ THÔNG MINH VÀ KӂT QUҦ THӴC NGHIӊM 64 4.1 HӋ thӕng mô phӓng nhà thông minh 64 4.1.1 0{LWUѭӡng ӭng dөng 64 4.1.2 Mô tҧ hӋ thӕng 68 4.2 4.1.2.1 &ѫVӣ dӳ liӋu cӫa hӋ thӕng - 68 4.1.2.2 Các chӭFQăQJFKtQK 73 Thӵc nghiӋm - 76 4.2.1 Thӵc nghiӋm 77 iv 4.2.1.1 TұSÿҫu vào (Dataset 1) 77 4.2.1.2 KӃt quҧ 79 4.2.2 4.2.2.1 TұSÿҫu vào (Dataset 2) 83 4.2.2.2 KӃt quҧ 84 4.2.3 Thӵc nghiӋm 86 4.2.3.1 TұSÿҫu vào (Dataset 3) 86 4.2.3.2 KӃt quҧ 86 4.2.4 4.3 Thӵc nghiӋm 82 Thӵc nghiӋm 92 4.2.4.1 TұSÿҫu vào (Dataset 4): - 93 4.2.4.2 KӃt quҧ: - 96 ĈiQKJLi 98 &+ѬѪ1*.ӂT LUҰ19¬+ѬӞNG PHÁT TRIӆN 101 5.1 KӃt luұn 101 5.1.1 VӅ lý luұn -101 5.1.2 VӅ thӵc tiӉn 102 5.1.3 VӅ SKѭѫQJSKiSYjNӃt quҧ ÿiQKJLiWKӵc nghiӋm -102 5.2 +ѭӟng phát triӇn 103 DANH MӨC CÔNG BӔ KHOA HӐC -105 TÀI LIӊU THAM KHҦO -106 PHӨ LӨC A NӜI DUNG KHҦO SÁT THÓI QUEN SINH HOҤT TRONG NHÀ -111 PHӨ LӨC B TRUY XUҨT CSDL TRONG ӬNG DӨNG MÔ PHӒNG -126 PHӨ LӨC C MÔ TҦ ӬNG DӨNG MÔ PHӒNG 143 v DANH MӨC KÝ HIӊU VÀ CHӲ VIӂT TҲT Ký hiӋu / Chӳ viӃt tҳt Mô tҧ CSDL &ѫVӣ dӳ liӋu AALO Activity recognition in smart homes using Active Learning in the presence of Overlapped activities DBSCAN Density-based spatial clustering of applications with noise EIB European Installation Bus AAL Ambient Assisted Living services Các dӏch vө hӛ trӧ QJѭӡLFѭQJө FPTree Frequent pattern tree FPGrowth Frequent pattern growth CFPGrowth Closed frequent pattern growth SDT DDT Start time deviation threshold 1JѭӥQJÿӝ lӋch thӡLÿLӇm bҳWÿҫu Duration deviation threshold 1JѭӥQJÿӝ lӋch khoҧng thӡi gian vSmartHome Vietnamese Smart Home vi DANH MӨC CÁC BҦNG Bҧng 1.1 Bҧng tóm tҳt cơng trình liên quan 20 Bҧng 2.1 So sánh hiӋu quҧ khai thác FPTree bҵng giҧi thuұt FPGrowth CFPGrowth - 41 Bҧng 4.1 Các lӟp giao diӋn cӫa hӋ thӕng mô phӓng - 67 Bҧng 4.2 Cҩu trúc bҧng dӳ liӋu (CSDL vSmartHome.sqlite) 73 Bҧng 4.3 Các thiӃt bӏ gҳn cҧm biӃQYjÿӏQKGDQKWѭѫQJӭng - 77 Bҧng 4.4 Danh sách cҧm biӃn (Thӵc nghiӋm 2) 83 Bҧng 4.5 KӃt quҧ ÿӕi chiӃu dãy hoҥWÿӝng vào tұp huҩn luyӋn 90 Bҧng 4.6 Danh sách cҧm biӃn (Thӵc nghiӋm 4) 92 Bҧng 4.7 KӃt quҧ VRViQKFѫFKӃ nhұn dҥng trӵc tuyӃn ngoҥi tuyӃn 98 DANH SÁCH CÁC THUҰT TOÁN Giҧi thuұt – 3KkQÿRҥn hoҥWÿӝng - 27 Giҧi thuұt – Xây dӵng FPTree 35 Giҧi thuұt – Giҧi thuұt CFPGrowth – phiên bҧn cҧi tiӃn cӫa FPGrowth - 38 Giҧi thuұt – Tính bán kính lân cұn cho phân nhóm - 45 Giҧi thuұt - Nhұn dҥng - ÿLӅu khiӇn – dӵ báo hoҥWÿӝng 54 Giҧi thuұt - ĈLӅu khiӇn hoҥWÿӝng 57 Giҧi thuұt - Dӵ báo hoҥWÿӝng 60 vii DANH MӨC CÁC HÌNH Hình KiӃQWU~FÿӅ xuҩt cho nhà thông minh +uQK6ѫÿӗ kӻ thuұt hӑc tích cӵc - 16 Hình 1.2 Mӝt cách thӭc tìm tұp mүXFyêQJKƭD - 16 Hình 1.3 So sánh mӭFÿӝ lӛi nhұn dҥng giӳa AALO bӝ phân lӟp khác 21 Hình 2.1 HӋ thӕng nhұn dҥng hoҥWÿӝng nhà thông minh 26 +uQK/ѭXÿӗ giҧi thuұWSKkQÿRҥn hoҥWÿӝng - 28 Hình 2.3 Cây FPTree - 35 +uQK/ѭXÿӗ giҧi thuұt xây dӵng FPTree 37 +uQK/ѭXÿӗ giҧi thuұt CFPGrowth - 40 Hình 2.6 TiӃn WUuQKSKkQQKyPFiFWUѭӡng hӧp hoҥWÿӝng 43 +uQK/ѭXÿӗ giҧi thuұt tính bán kính lân cұn cho phân nhóm - 46 +uQK/ѭXÿӗ giҧi thuұt nhұn dҥng hoҥWÿӝng - 56 +uQK/ѭXÿӗ giҧi thuұWÿLӅu khiӇn hoҥWÿӝng - 58 +uQK/ѭXÿӗ giҧi thuұt dӵ báo hoҥWÿӝng - 61 Hình 4.1 Android Studio hӋ thӕng mô phӓng - 65 +uQK6ѫÿӗ chӭFQăQJYjNLӃn trúc hӋ thӕng - 66 +uQK6ѫÿӗ quan hӋ cӫa vSmartHome.sqlite - 69 Hình 4.4 Tab Huҩn LuyӋn – HӋ thӕng mơ phӓng nhà thông minh 74 Hình 4.5 Tab Mơ hình hoҥWÿӝng – HӋ thӕng mô phӓng nhà thông minh 75 Hình 4.6 Tab Nhұn dҥng hoҥWÿӝng – HӋ thӕng mô phӓng nhà thông minh 76 Hình 4.7 Dataset 78 +uQK&iFSKkQÿRҥn hoҥWÿӝQJ³ĈLQJӫ” – Dataset - 78 Hình 4.9 KӃt quҧ phân nhóm hoҥWÿӝng lҫn 79 viii 7URQJÿyYӟi Automatic Mode hӋ thӕng tӵ chӑn hoҥt ÿӝQJÿDQJWKӵc hiӋn sӕ Oѭӧng hoҥWÿӝQJÿѭӧc nhұn dҥng lӟQKѫQGӵa vào xác suҩt xҧy lӟn nhҩt toàn bӝ tұp huҩn luyӋn Vӟi Question Mode, hӋ thӕng xuҩt hӝp thoҥi yêu cҫXQJѭӡi dùng chӑn tên hoҥWÿӝng xҧy tình huӕQJWѭѫQJWӵ Ĉҫu vào: TұS NK{QJ ÿҫ\ ÿӫ cҧm biӃQ ÿҥi diӋn cho hoҥW ÿӝng nhұn tӯ P{LWUѭӡng ӣ thӡLÿLӇm xҧy hoҥWÿӝng CSDL kӃt quҧ sau huҩn luyӋn (thông tin tҩt cҧ hoҥWÿӝng, dãy tuҫn tӵ hoҥWÿӝng) Ĉҫu ra: KӃt quҧ nhұn dҥng hoҥWÿӝng, mô phӓQJÿLӅu khiӇn thiӃt bӏ kӃt quҧ dӵ báo hoҥWÿӝng xҧ\UDQJD\VDXÿy Phҫn mơ tҧ chi tiӃt giao diӋn cӫa ӭng dөng mơ phӓQJÿѭӧc trình bày phө lөc C 4.2 Thӵc nghiӋm: ĈӇ chӭQJPLQKWtQKÿ~QJÿҳn hiӋu quҧ cӫa giҧLSKiSÿӅ xuҩWWURQJÿӅ tài thӵc nghiӋPNKiFQKDXÿѭӧc tiӃn hành tұp dӳ liӋXÿҫu vào Vӟi thӵc nghiӋPÿҫu tiên, hiӋu quҧ phân nhóm hoҥWÿӝng cӫa giҧLSKiSÿѭӧFÿiQKJLiVR 76 &+ѬѪ1* Hӊ THӔNG MƠ PHӒNG NHÀ THÔNG MINH VÀ KӂT QUҦ THӴC NGHIӊM sánh vӟi kӃt quҧ công bӕ ӣ F{QJWUuQKFѫVӣ [9] áp dөng tұp dӳ liӋu công bӕ công khai công trình cӫa Kasteren [18] Hai thӵc nghiӋm tiӃp theo thӵc hiӋn tұSÿҫu vào lҩy tӯ nӝi dung trҧ lӡi khҧo sát thói quen sinh hoҥt nhà cӫa bӝ phұQFѭGkQ9iӋt Nam nhҵPÿiQKJLiKLӋu quҧ kӃt xuҩt mơ hình hoҥt ÿӝQJFNJQJQKѭFiFFKӭFQăQJQKұn dҥng – ÿLӅu khiӇn – dӵ báo hoҥWÿӝng cӫa hӋ thӕng Thӵc nghiӋm lҥLÿѭӧc tiӃn hành tұSÿҫu vào trích xuҩt tӯ tұp tin log cӫDP{LWUѭӡng nhà thông minh vұn hành thӵc tӃ tҥi ViӋt Nam 4.2.1 Thӵc nghiӋm 1: T̵Sÿ̯u vào (Dataset 1): 4.2.1.1 TұSÿҫu vào cơng bӕ bӣi Kasteren [18] có 26 ngày dӳ liӋu vӟi nhiӅu cҧm biӃn NKiF QKDX ÿѭӧF FjL ÿһt ӣ phòng khác nhà Danh sách thiӃt bӏ gҳn cҧm biӃQFQJÿӏQKGDQKWѭѫQJӭng cӫa FK~QJÿѭӧc trình bày bҧng sau: Bҧng 4.3 Các thiӃt bӏ gҳn cҧm biӃQYjÿӏQKGDQKWѭѫQJӭng [2] Ĉӏnh danh ThiӃt bӏ Ĉӏnh danh ThiӃt bӏ Lò vi sóng 13 Cӱa toilet 14 Máy rӱa chén Nút dӝLQѭӟc toilet Cӱa phòng tҳm 17 Tӫ ÿ{QJ Tӫ ly 18 Tӫ ÿӵng xoong chҧo Tӫ lҥnh 20 Máy giһt Tӫ chén 23 Tӫ ÿӗ linh tinh 12 CӱDWUѭӟc 24 Cӱa phịng ngӫ Có tәng cӝng 16 hoҥWÿӝng tұp dӳ liӋXQj\QKѭ³1Jӫ´³ĂQ´³8ӕng”, “Rӱa chén”, “GiһWÿӗ”, “Dùng toilet”, “Tҳm”, “Ra ngồi”,…Các hoҥWÿӝng diӉn tҥi phịng nhà gӗm: phòng ngӫ, nhà bӃp, toilet, phòng tҳPYjSKzQJÿһc biӋt gӑi “Bên nhà” Tҩt cҧ cҧm biӃn sӱ dөQJÿӅu có trҥng thái gӗm cơng tҳFÿRWUҥQJWKiLÿyQJPӣ cӫa thiӃt bӏ thông minh trang bӏ cho nhà TұSÿҫu vào chӭa tәng cӝng SKkQÿRҥn hoҥWÿӝng Do Kasteren [18] ghi nhұn chi tiӃt thӡLÿLӇm nhұn tӯng cҧm biӃn suӕt khoҧng thӡi gian huҩn luyӋn 77 &+ѬѪ1* Hӊ THӔNG MÔ PHӒNG NHÀ THÔNG MINH VÀ KӂT QUҦ THӴC NGHIӊM nên có thӇ WtQKÿѭӧc thӡLÿLӇm bҳWÿҫu khoҧng thӡi gian diӉn cӫa tӯng phân ÿRҥn cө thӇ tұp Hình 4.7 Dataset Nguӗn: An Algorithmic Method of Calculating Neighborhood Radius for Clustering Inhome Activities within Smart Home Environment [2] 7URQJ SKkQ ÿRҥn cӫa tұS ÿҫu vào Fy SKkQ ÿRҥn cӫa hoҥW ÿӝQJ ³ĈL ngӫ´ÿѭӧFWUuQKEj\QKѭKuQKVDX Hình 4.8 &iFSKkQÿRҥn hoҥWÿӝQJ³ĈLQJӫ” – Dataset 78 &+ѬѪ1* Hӊ THӔNG MÔ PHӒNG NHÀ THÔNG MINH VÀ KӂT QUҦ THӴC NGHIӊM Nguӗn: An Algorithmic Method of Calculating Neighborhood Radius for Clustering Inhome Activities within Smart Home Environment [2] Có thӇ thҩy hҫu hӃWSKkQÿRҥQ WURQJGDQK ViFK ³ĈLQJӫ´ ÿӅu diӉn tҥi thӡLÿLӇm ngày: 10:00 PM, 11:30 PM 1:00 AM 4.2.1.2 K͇t qu̫: Ӣ thӵc nghiӋm này, áp dөng tiӃn trình trình huҩn luyӋn lҫn tұp dӳ liӋXÿҫu vào kiӇPWUDÿӝ xác phân nhóm hoҥWÿӝng so vӟi báo cáo nghiên cӭu cӫDF{QJWUuQKFѫVӣ [9] ĈӇ ÿiQKJLiWtQKOLQKKRҥt cӫa giҧi thuұt tính bán kính lân cұn (giҧi thuұt 4) cho tiӃn trình phân nhóm hoҥWÿӝng, ӣ lҫQQJѭӥQJÿӝ lӋch thӡLÿLӇm bҳWÿҫu khoҧng thӡi gian giӳa SKkQÿRҥn lân cұn ÿѭӧc gán giá trӏ 600 phút (10 giӡ) Hình 4.9 thӇ hiӋn kӃt quҧ phân nhóm mà hӋ thӕng mơ phӓng trҧ vӅ Do QJѭӥQJÿѭӧFÿһt giá trӏ lӟn nên tҩt cҧ SKkQÿRҥn hoҥWÿӝQJ³ĈLQJӫ´ÿӅXÿѭӧc gom vào phân nhóm vӟi thӡLÿLӇm bҳWÿҫu trung bình 1:00 PM Hình 4.9 KӃt quҧ phân nhóm hoҥWÿӝng lҫn Nguӗn: An Algorithmic Method of Calculating Neighborhood Radius for Clustering Inhome Activities within Smart Home Environment [2] Có thӇ thҩy kӃt quҧ trùng khӟp vӟi sӕ liӋXÿѭӧc báo cáo nghiên cӭu [9] cӫD (QDPXO +RTXH FQJ ÿӗng sӵ Tuy nhiên thӡL ÿLӇm bҳW ÿҫu cӫa phân nhóm kӃt quҧ mâu thuүn vӟL FiF SKkQ ÿRҥQ WѭѫQJ ӭng bên tұp huҩn luyӋn KӃt luұn: VӟLWUѭӡng hӧp viӋFÿһt giá trӏ lӟQFKRFiFQJѭӥng thӡLJLDQÿӇ tính bán kính lân cұn làm cho kӃt quҧ phân nhóm thiӃu xác khơng thӇ áp dөng cho nhұn dҥng hoҥWÿӝng 79 &+ѬѪ1* Hӊ THӔNG MÔ PHӒNG NHÀ THÔNG MINH VÀ KӂT QUҦ THӴC NGHIӊM Ӣ lҫQFiFQJѭӥng thӡLJLDQÿѭӧFÿһt lҥi giá trӏ 30 phút KӃt quҧ phân ÿRҥQ ³ĈLQJӫ´ÿѭӧc gom thành phҫn vӟi thӡL ÿLӇm bҳW ÿҫu khác KӃt quҧ phҧQiQKWѭѫQJÿӗng vӟi nӝi dung tұp huҩn luyӋQÿҫXYjRÿyOj³1JѭӡLFѭQJө WKѭӡQJÿLQJӫ ӣ thӡLÿLӇm ngày: 10:00 PM, 11:30 PM and 1:00 AM”: Hình 4.10 KӃt quҧ phân nhóm hoҥWÿӝng lҫn Nguӗn: An Algorithmic Method of Calculating Neighborhood Radius for Clustering Inhome Activities within Smart Home Environment [2] &iFSKkQÿRҥn hoҥWÿӝQJÿѭӧc xem “nhiӉu” sau trình phân nhóm chúng bӏ loҥi bӓ khӓi hoҥWÿӝQJÿѭӧc nhұn dҥng Theo kӃt quҧ thӕng kê ӣ lҫn cӫa thӵc nghiӋm, phҫQWUăP³nhiӉu” bҵng Trong ӣ lҫn vӟLSKkQÿRҥn thuӝc hoҥWÿӝQJ³ĈLQJӫ” nên phҫQWUăP³QKLӉX´ÿѭӧc tính bҵng (24-15)/24 = 37.5% Trong nghiên cӭu [9] cӫD(QDPXO+RTXHFQJÿӗng sӵ, viӋc tính bán kính lân cұn cho phân nhóm dӵa vào giҧi thuұt DBSCAN [33@ÿѭӧc thӵc hiӋn bҵQJSKѭѫQJ SKiSѭӟFOѭӧng “nhiӉu” Có thӇ thҩy yêu cҫu ѭӟFOѭӧng “nhiӉu” cho toàn bӝ hoҥWÿӝng viӋc khó thӵc hiӋn GiҧLSKiSÿӅ xuҩWSKѭѫQJSKiSFKRQJѭӡi dùng [iFÿӏQKFiFQJѭӥQJÿӝ lӋch thӡi gian cho phép cӫa hoҥWÿӝng Dӵa vào kӃt quҧ thӵc nghiӋm trên, pKѭѫQJSKiSQj\WKӇ hiӋn tính linh hoҥt xác phân nhóm hoҥWÿӝng Ngồi ra, kӃt quҧ SKkQQKyPFNJQJҧQKKѭӣQJÿӃn chӭFQăQJGӵ báo hoҥWÿӝng cӫa hӋ thӕng Hai lҫn phân nhóm ӣ thӵc nghiӋm cho dãy thӭ tӵ hoҥWÿӝng khác KӃt quҧ phân nhóm khơng xác cӫa hoҥWÿӝQJ³ĈLQJӫ” ӣ lҫn kéo theo sӵ thiӃu xác cӫa dãy thӭ tӵ hoҥW ÿӝng Giҧ ÿӏnh dãy thӭ tӵ hoҥW ÿӝng WURQJQJj\ÿѭӧc sҳSWăQJGҫn theo thӡLÿLӇm bҳWÿҫu hoҥWÿӝng khoҧng thӡi 80 &+ѬѪ1* Hӊ THӔNG MÔ PHӒNG NHÀ THÔNG MINH VÀ KӂT QUҦ THӴC NGHIӊM gian tӯ $0ÿӃn 11:59 PM Hình 4.11 4.12 trình bày kӃt quҧ kӃt xuҩt dãy thӭ tӵ hoҥWÿӝQJWѭѫQJӭng ӣ lҫn phân nhóm cӫa thӵc nghiӋm: Hình 4.11 Các dãy thӭ tӵ hoҥWÿӝng ӣ lҫn phân nhóm Nguӗn: An Algorithmic Method of Calculating Neighborhood Radius for Clustering Inhome Activities within Smart Home Environment [2] Hình 4.12 Các dãy thӭ tӵ hoҥWÿӝng ӣ lҫn phân nhóm Nguӗn: An Algorithmic Method of Calculating Neighborhood Radius for Clustering Inhome Activities within Smart Home Environment [2] Theo giҧi thuұt – FKѭѫQJ , kӃt quҧ dӵ báo hoҥW ÿӝQJ ÿѭӧc tính dӵa vào hoҥWÿӝng hiӋn hành dãy thӭ tӵ hoҥWÿӝng ngày Do ÿy dãy thӭ tӵ hoҥt ÿӝng khơng xác dүQÿӃn kӃt quҧ dӵ EiRVDLYjQJѭӧc lҥLĈLӅXQj\ÿѭӧc thӇ hiӋn qua tình huӕng ÿѭӧc mô tҧ sau MӝWSKkQÿoҥn hoҥWÿӝQJ³ĈLQJӫ” xҧy lúc 1:49 AM Ӣ lҫn phân nhóm 1, hӋ thӕng cho rҵng hoҥWÿӝng cuӕi QJj\ Yj NK{QJ ÿѭD UD Gӵ báo hoҥW ÿӝng, ӣ lҫn hӋ thӕng dӵ báo hoҥt ÿӝQJ³ĂQViQJ´WURQJSKzQJEӃp (KitchenS1) có 50% khҧ QăQJ[ҧy kӃ tiӃp: 81 &+ѬѪ1* Hӊ THӔNG MÔ PHӒNG NHÀ THƠNG MINH VÀ KӂT QUҦ THӴC NGHIӊM Hình 4.13 Tình huӕng nhұn dҥng – dӵ báo hoҥWÿӝng Nguӗn: An Algorithmic Method of Calculating Neighborhood Radius for Clustering Inhome Activities within Smart Home Environment [2] Hình 4.14 KӃt quҧ dӵ báo hoҥWÿӝng a Phân nhóm lҫn b Phân nhóm lҫn Nguӗn: An Algorithmic Method of Calculating Neighborhood Radius for Clustering Inhome Activities within Smart Home Environment [2] 4.2.2 Thӵc nghiӋm 2: Hai thӵc nghiӋm YjÿiQKJLiJLҧLSKiSÿӅ xuҩt vӟi tұSÿҫXYjRÿѭӧc xây dӵng tӯ nӝi dung trҧ lӡi khҧo sát thói quen sinh hoҥWWURQJQKj ÿmTXD[ӱ lý) cӫa QJѭӡi hay bӝ phұn FѭGkQ tҥi ViӋt Nam 1KjWK{QJPLQKÿѭӧc giҧ ÿӏnh thiӃt kӃ vӟi phòng: phòng khách, phòng ngӫ, toilet, nhà bӃS SKzQJ ăQ SKzQJ Kӑc, sân garage Có tәng cӝng 50 cҧm biӃn (xem bҧng 4.4 ÿѭӧFFjLÿһt tҥi phòng Bên cҥnh cҧm biӃQP{LWUѭӡng, cҧm biӃn cịn lҥi có dҥng nhӏ SKkQGQJÿRWUҥng thái tҳt mӣ cӫa thiӃt bӏ thơng minh tҥi phịng nhà Tұp dӳ liӋu chӭa 19 hoҥWÿӝng bao gӗP³ĈLQJӫ”, “Dӑn dҽp”, “NҩX ăQ´ ³5D QJRjL´ ³;HP WLYL´ ³7ұp thӇ dөc buәL ViQJ´ ³ĂQ´ ³7ѭӟi cây”, “GiһWJLNJ´³7Kӭc dұy”, “Hӑc bài”, “VӅ nhà”,… 82 &+ѬѪ1* Hӊ THӔNG MÔ PHӒNG NHÀ THÔNG MINH VÀ KӂT QUҦ THӴC NGHIӊM Bҧng 4.4 Danh sách cҧm biӃn (Thӵc nghiӋm 2) Ĉӏnh danh CB Tên CB Phòng Ĉӏnh danh CB SEC CB chӕng trӝm Garage DEN1 QUA1 Quҥt trҫn Garage DEN2 BTH CB báo thӭc Phòng ngӫ DEN3 BEP CB bӃp nҩu ăQ Nhà bӃp … …… …… 4.2.2.1 Tên CB Phòng CB ánh sáng ÿqQ CB ánh sáng ÿqQ CB ánh sáng ÿqQ Phòng ngӫ TEMP CB nhiӋWÿӝ Nhà bӃp … …… … Toilet Nhà bӃp T̵Sÿ̯u vào (Dataset 2): Tұp dӳ liӋX ÿҫu vào thӵc nghiӋm Fy ÿѭӧc bҵng cách khҧo sát thói quen sinh hoҥt nhà cӫa 110 QJѭӡi sӕng ӣ nhiӅu vùng khác cӫa ViӋt Nam MӛLQJѭӡi nhұQÿѭӧc hay nhiӅu trang khҧo sát chӭa danh sách câu hӓi nhiӅu lӵa chӑn vӅ thói quen sinh hoҥWWURQJQKjWURQJQJj\EuQKWKѭӡng Nӝi dung khҧo sát thơng tin liên quan ÿѭӧc trình bày chi tiӃt phҫn phө lөc Các câu trҧ lӡLÿѭӧc xӱ lý ghi nhұn vào tұSWLQYăQEҧQOjPÿҫu vào cho tiӃn trình huҩn luyӋn KӃt quҧ khҧo sát cho tұp dӳ liӋu 110 ngày vӅ hoҥWÿӝng nhà cӫa FѭGkQ9LӋt Nam nói chung TұSÿҫu vào chӭa tәng cӝng SKkQÿRҥn hoҥWÿӝng: Hình 4.15 Dataset 83 &+ѬѪ1* Hӊ THӔNG MÔ PHӒNG NHÀ THÔNG MINH VÀ KӂT QUҦ THӴC NGHIӊM Ӣ mӛL Eѭӟc khai thác tұp cҧm biӃn hay phân nhóm hoҥW ÿӝng, giá trӏ QJѭӥQJ ÿѭӧc thiӃt lұS OjP ÿҫu vào cho giҧi thuұt huҩn luyӋn Trong thӵc nghiӋPQj\QJѭӥng hӛ trӧ khai thác tұp cҧm biӃQÿѭӧFÿһt bҵng 15% tәng sӕ Oѭӧng ngày huҩn luyӋn (0.15 x 110 = 16 ngày) sӕ Oѭӧng SKkQÿRҥn tӕi thiӇu cӫa phân nhóm hoҥWÿӝng 4.2.2.2 K͇t qu̫: Sau thӵc hiӋn huҩn luyӋn tұp dӳ liӋXÿҫu vào (dataset 2), kӃt quҧ cho thҩy có tәng cӝng 37 phân nhóm hoҥW ÿӝng vӟL SKkQ ÿRҥQ WѭѫQJ ӭng cӫa chúng HӋ thӕng tӵ ÿӝng gҳn nhãn cho phân nhóm dӵa vào vӏ trí phịng diӉn hoҥWÿӝng thӡLÿLӇm bҳWÿҫu xҧy Nhãn hoҥWÿӝng có dҥng: