个人与家庭物联网应用探索

### 个人与家庭物联网应用全解析 #### 1. 血糖预测与心脏病检测 在物联网与人工智能的融合应用中，血糖预测和心脏病检测是两个重要的领域。 对于血糖预测系统，给定代码的均方根误差（RMSE）为27，代码如下： ```python from sklearn.metrics import mean_squared_error as mse print("RMSE is", mse(ys[1:],yp_pred)) ``` 该代码位于特定的笔记本文件中。血糖预测系统在许多商业产品中都有应用，你也可以基于已有的模型来构建自己的系统，还可以使用人工神经网络来获得更好的预测结果。 心脏病检测方面，利用可穿戴设备监测心率数据，进而预测心脏疾病是一种常见的应用。以预测心律失常为例，通过使用UCI机器学习库中的心脏病数据集（https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/heart+Disease ），该数据集包含76个属性，但并非所有属性都用于疾病预测。可以将问题转换为二元分类问题以提高准确性。以下是具体的实现步骤： 1. **导入必要的模块**： ```python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC from sklearn import metrics from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.model_selection import train_test_split ``` 2. **读取并预处理数据集**： ```python dataset = pd.read_csv("data.csv") dataset.fillna(dataset.mean(), inplace=True) dataset_to_array = np.array(dataset) label = dataset_to_array[:,57] label = label.astype('int') label[label>0] = 1 dataset = np.column_stack(( dataset_to_array[:,4] , dataset_to_array[:,6] , dataset_to_array[:,9] , dataset_to_array[:,11], dataset_to_array[:,33], dataset_to_array[:,34], dataset_to_array[:,35], dataset_to_array[:,36], dataset_to_array[:,38], dataset_to_array[:,39], dataset.age, dataset.sex , dataset.hypertension )) print ("The Dataset dimensions are : " , dataset.shape , "\n") X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(dataset, label, random_state = 223) ``` 3. **定义并训练模型**： ```python model = SVC(kernel = 'linear').fit(X_train, y_train) ``` 4. **评估模型性能**： ```python model_predictions = model.predict(X_test) accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, model_predictions) print ("Accuracy of the model is :" , accuracy , "\nApproximately : ", round(accuracy*100) , "%\n") ``` 该模型的准确率为74%，使用多层感知器（MLP）可以进一步提高准确率，但使用MLP前需要对所有输入特征进行归一化处理。还可以通过以下代码生成混淆矩阵： ```python cm = confusion_matrix(y_test, model_predictions) import pandas as pd import seaborn as sn import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline df_cm = pd.DataFrame(cm, index = [i for i in "01"], columns = [i for i in "01"]) plt.figure(figsize = (10,7)) sn.heatmap(df_cm, annot=True) ``` #### 2. 数字助理 数字助理是较早出现的人工智能应用之一。随着智能手机的普及，现在有许多数字助理可供使用，它们能提供诸如拨打电话、发送短信、安排约会、搜索互联网等服务。以下是一些常见的数字助理： | 数字助理 | 开发者 | 功能特点 | | ---- | ---- | ---- | | Siri | 苹果公司 | 允许用户发送/拨打电话、添加日历约会、播放音乐或视频、发送短信等，几乎所有苹果产品都有语音激活界面。 | | Cortana | 微软公司 | 帮助用户根据时间、地点或人物提醒做事，可订餐或使用合作应用，与Edge浏览器集成，有语音激活扬声器。 | | Alexa | 亚马逊公司 | 可与亚马逊Echo智能音箱配合使用，能播放音乐、创建待办事项、设置闹钟、播放有声读物、提供股票和天气等实时信息，支持语音交互。 | | Google Assistant | 谷歌公司 | 语音控制智能助理，支持连续对话，无需每次都触发“Hey Google”，能识别不同人的语音轮廓并根据个人喜好定制回复，不仅适用于安卓智能手机，还可在Google Home上使用。2018年谷歌还推出了Google Duplex，能代用户打电话和预订约会，交流自然且能理解语境。 | #### 3. 物联网与智能家居 物联网技术让智能家居成为现实，通过连接CCTV摄像头、智能照明、智能音箱等设备，可以实现家庭任务的自动化。例如，有人为了照顾独居的年迈母亲，安装了与手机应用连接的CCTV摄像头