【摘 要】
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针对现有家庭网络中智能设备不能有效学习家庭用户习惯,致使不能满足用户的个性化服务质量的问题,给出了一种基于分级代理的智能家庭网络模型.首先给出了一种智能家庭网络设
【机 构】
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中国科学院研究生院,北京,100049中国科学院声学研究所,北京,100190;中国科学院声学研究所,北京,100190;
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针对现有家庭网络中智能设备不能有效学习家庭用户习惯,致使不能满足用户的个性化服务质量的问题,给出了一种基于分级代理的智能家庭网络模型.首先给出了一种智能家庭网络设备的形式化描述,以此为基础提出了分级代理的智能家庭网络模型:全局Agent通过对家庭中的长期数据进行学习,总结出一定的服务规则,指导设备Agnet根据家庭成员的生活习惯改变工作方式;设备Agent利用强化学习算法,自主学习,解读家庭环境的状态变化,并做出最优选择.该模型的应用实例及仿真结果表明,应用此模型,设备可以学习用户习惯,为用户提供个性化服务.
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