Вибір оптимального типу штучної нейронної мережі для автоматизованих систем 'розумного' будинку

Розроблено метод вибору оптимального типу ШНМ, ідеєю якого є практичне використання декількох типів ШНМ, подальшого обчислення похибок роботи кожного типу з використанням ідентичних наборів даних для навчання ШНМ, що унеможливлює вплив на результати роботи алгоритму і специфіки даних у навчальній вибірці. Запропонований метод дає змогу визначити оптимальний тип ШНМ для керування побутовими приладами у будинку. Розглянуто особливості процесу розроблення програмного забезпечення, що дає змогу провести процеси навчання, випробування та отримати вихідні результати роботи алгоритму штучної нейронної мережі. Вибір штучної нейронної мережі використовують для автоматизації обчислення значень оптимальних температурних режимів у кімнатах будинку, налаштувань параметрів освітлювальних приладів та режимів роботи системи безпеки "розумного" будинку. Наведено результати дослідження взаємозв'язку між різними типами нейронних мереж, кількістю внутрішніх шарів штучної нейронної мережі і кількістю нейронів на кожному внутрішньому шарі та зміни похибки обчислень параметрів налаштувань відносно очікуваних результатів роботи. Вирішення кожної окремої поставленої задачі за допомогою систем "розумного" будинку потребує використання різних алгоритмів машинного навчання. Великі обсяги даних, що генеруються у системах "розумного" будинку, та різноманітність типів і форматів цих даних не дає змоги створити універсальний автоматизований механізм з використанням алгоритмів штучного інтелекту, який вирішував би проблеми безпеки, енергоефективності та підтримки комфортних умов проживання користувачів. Тому використання запропонованого методу вибору оптимального типу нейронної мережі, що найкраще підходить для вирішення кожної окремої задачі, забезпечує високі показники ефективності роботи систем "розумного" будинку з мінімальними значеннями похибки отриманих автоматизованих рішень порівняно з рішеннями, що прийняла людина.